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摘要：本发明提出了一种基于神经网络的村庄分类法，包括以下步骤：步骤1、基础数据采集，数据包括M个乡村类型、L0个代表层面的分类指标，其中分类指标共N0个；步骤2、建立神经网络模型的映射关系，具体包括：步骤2A、提取乡村类型；步骤2B、数据筛选；步骤2C、依据步骤2B中获取的分类指标，划分乡村类型步骤2D、提取步骤2C中的乡村分类类型对应的分类指标，并将提取的分类特征、步骤2C中的乡村分类类型输出；步骤3、构建乡村分类模型；步骤4、村庄智能分类。本发明以行政村为单位开展全国尺度的乡村分类研究，能够处理大样本、复杂、非线性的数据关系从而找到内在的数据关联，并经由模拟训练应用至更广泛的样本分类，且具有较高的稳定性。
主权项：1.一种基于神经网络的村庄分类法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基础数据采集：其中，数据包括M个乡村类型、L0个代表层面的分类指标，其中分类指标共N0个；代表层面包括：区划、经济、人口、土地、居住、设施、环境、规划；步骤2、建立神经网络模型的映射关系，具体包括以下步骤：步骤2A、提取乡村类型，以为步骤2B中的数据筛选提供依据；提取乡村类型包括：模糊类型；步骤2B、数据筛选：根据步骤2A中提取的乡村类型，将步骤1B获取的分类指标进一步筛选整理，保留L1个代表层面的N1个分类指标；其中N1＜N0；L1＜L0；步骤2C、依据步骤2B中获取的分类指标，划分乡村类型：划分后获取的乡村分类类型包括：稳定发展型、轻度衰退型、一般发展型和自然衰退型；步骤2D、提取步骤2C中的乡村分类类型对应的分类指标，并将提取的分类指标、步骤2C中的乡村分类类型输出；步骤3、构建乡村分类模型；步骤4、村庄智能分类，具体包括以下步骤：步骤4A、基于研究区域，采集与步骤2B中相同的分类指标；步骤4B、将步骤4A中获取的分类指标数据进行数据提取,该提取的数据作为乡村分类模型的输入；步骤4C、将步骤4B提取的分类指标数据同步导入步骤3获取的乡村分类模型，乡村分类模型输出乡村分类类型；步骤4D、将步骤4B获取的分类指标数据，与步骤4C获取的乡村分类类型匹配，从而得到不同类型乡村的属性特征。
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百度查询： 同济大学 基于神经网络的村庄分类法
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