基于BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的草坪質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)

肖波，宋桂龍，韓烈保＊，包永霞，李飛飛，陳愛霞

（1.北京林業(yè)大學(xué)草坪研究所，北京100083；2.長(zhǎng)江大學(xué)園藝園林學(xué)院，湖北 荊州434025；3.荊州市高級(jí)技工學(xué)校，湖北 荊州434025）

草坪是指草本植物經(jīng)人工建植和天然草地經(jīng)人工改造后形成的具有美化與觀賞效果，并能供人休閑、游樂和適度體育運(yùn)動(dòng)的坪狀草地［1］，已成為城市綠地不可缺少的一部分。草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)是對(duì)草坪整體性狀的評(píng)定，它反映了成坪后的草坪是否滿足人們對(duì)它的期望與要求以及草坪的建植、管理水平［2］。因此，受到草坪業(yè)者的普遍關(guān)注。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)草坪質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法提出了許多有價(jià)值的成果［3－15］。其中最具代表性的是全美草坪評(píng)價(jià)體系（National Turfgrass Evaluation Program，NTEP），各項(xiàng)指標(biāo)均采用嚴(yán)格的九級(jí)評(píng)分制，用最小顯著差數(shù)法（least significant difference，LSD）來衡量單項(xiàng)指標(biāo)的優(yōu)劣差異性，主要用于評(píng)價(jià)草坪草在美國(guó)和加拿大地區(qū)的適應(yīng)性及特性［3］。在國(guó)內(nèi)，許多學(xué)者更加關(guān)注草坪的綜合質(zhì)量，提出了一些草坪質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。例如劉建秀［8］給出了“景觀－性能－應(yīng)用適合度”的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，鄭海金等［9］以及范海榮等［10］建立了“外觀－生態(tài)－使用”的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。有關(guān)草坪質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的方法，劉曉靜［11］采取的是直接將單項(xiàng)指標(biāo)得分相加的方法；劉建秀［8，12］采用專家打分確定單項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重然后加權(quán)的方法；范海榮等［10］將層次分析法應(yīng)用于確定單項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重然后再加權(quán)的方法；李景奇［13］、閆磊和楊德江［14］采用專家打分確定單項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重結(jié)合模糊數(shù)學(xué)的方法；趙有益等［15］將層次分析法與模糊數(shù)學(xué)結(jié)合起來進(jìn)行草坪質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)。這些方法客觀上要求影響因素間具有線性關(guān)系，需要確定評(píng)價(jià)指標(biāo)各級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的隸屬函數(shù)以及各指標(biāo)的權(quán)重［16，17］，而在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，存在很強(qiáng)的主觀性，易造成評(píng)價(jià)結(jié)果的失真和偏差，而且計(jì)算過程比較復(fù)雜。

草坪質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)是一個(gè)多因素、多變量、模糊的非線性問題，影響因素眾多，常規(guī)方法進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，存在諸多不足。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network）理論的出現(xiàn)，為解決這類問題提供了新的途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是20世紀(jì)80年代后期迅速發(fā)展起來的一種人工智能技術(shù)，憑借其非線性處理、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、高度容錯(cuò)能力等特性，具有極強(qiáng)的信息處理能力，廣泛應(yīng)用于分類、模式識(shí)別、組合優(yōu)化、預(yù)測(cè)預(yù)估等領(lǐng)域［18，19］。BP（back－propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF（radial basis function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的2種模型，已在各類評(píng)估問題中得到了廣泛使用［20－25］。因此，本研究創(chuàng)新地將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與方法引入到草坪質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中，通過構(gòu)建草坪質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后對(duì)其進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及實(shí)例仿真，試圖考察出BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)草坪質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的適用性，進(jìn)而為草坪質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)提供一種全新的思路。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

供試的20個(gè)草地早熟禾（Poa pratensis）品種分別是：Bluechip、Brooklawn、Freedom Ⅲ、Midnight Blue、Kentucky、Rhythm、America、Award、Feast、Midnight、Euromyth、Barister、Thermal Blue、Bedazzled、Utmost、Impact、Excursion、Baron、Liberator、Super Merit。試驗(yàn)于2010年3月1日開始，持續(xù)調(diào)查至第2年3月，在北京市昌平區(qū)北京林業(yè)大學(xué)草坪試驗(yàn)基地進(jìn)行。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，小區(qū)面積4m2（2m×2m），3次重復(fù)，按一般性觀賞草坪進(jìn)行管理。

1.2 樣本數(shù)據(jù)的獲取

1.2.1 草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇 草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)置是對(duì)草坪進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的前提與基礎(chǔ)，它直接影響著評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性、可靠性與準(zhǔn)確性［9］。本研究選擇文獻(xiàn)［12］中出現(xiàn)頻率最高的10個(gè)指標(biāo)，即密度、質(zhì)地、顏色、均一性、綠期、抗病性、蓋度、耐踐踏性、成坪速度和草坪強(qiáng)度，再加生物量，總共11個(gè)指標(biāo)，作為草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)的指標(biāo)。

1.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的測(cè)定方法 1）密度（枝／cm2）：采用小樣方法［15，26］，測(cè)定單位面積上草坪草的分蘗枝數(shù)。

2）質(zhì)地（mm）：測(cè)量植株第3個(gè)葉片的最寬處［15］。

3）顏色（mg／dm2）：用POC－1型數(shù)字顯示葉綠素測(cè)定儀測(cè)葉片葉綠素含量［15］。

4）均一性（%）：用均勻度法來測(cè)定草坪的均一性［2］，即在草坪上按對(duì)角線或棋盤法布置樣點(diǎn)，在樣點(diǎn)上測(cè)定密度（D）、顏色（C）、質(zhì)地（T），取得各組數(shù)據(jù)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)公式，計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)差：SD，SC，ST，再計(jì)算出變異系數(shù)：CVD，CVC，CVT，最后計(jì)算出均勻度：U＝［1－（CVD＋CVC＋CVT）／3］×100%。

5）蓋度（%）：采用針刺法［6，27］，在樣方中針插若干個(gè)方格點(diǎn)，根據(jù)刺中葉片的方格數(shù)占總方格數(shù)的比值，計(jì)算出草坪草的蓋度。

6）綠期（d）：草坪群落中8%的植物返青之日到80%的植物呈現(xiàn)枯黃之日的持續(xù)日數(shù)［9］。

7）生物量（g／100cm2）：取10cm×10cm樣框內(nèi)草坪草的地上和地下生物量，65℃烘干至恒重，用0.001g電子天平稱重［28］。

8）耐踐踏性（枝／cm2）：采用人為（65kg）踐踏法［29］，每隔1h踐踏1次，每小區(qū)共踐踏5次。3d后，每小區(qū)隨機(jī)取10cm×10cm的樣框，測(cè)定其內(nèi)的直立枝條數(shù)。

9）草坪強(qiáng)度（g／cm2）：用土壤取樣器，取出0～50cm土層單位面積上的草坪草，用清水洗掉根系中的土壤，紗布瀝干，剪取根系，用0.001g電子天平稱重［9］。

10）成坪速度（d）：用從播種到成坪之間所需要的天數(shù)表示［8］。

11）抗病性（%）：根據(jù)單株發(fā)病程度和普遍率對(duì)各參試材料的單株進(jìn)行病情程度目測(cè)打分［30］。

以上指標(biāo)，除綠期和成坪速度外，其余指標(biāo)在每個(gè)月的中旬（2010年5－10月期間），分別對(duì)每個(gè)小區(qū)測(cè)定3次，全年取平均值。

1.2.3 草坪質(zhì)量指標(biāo)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 本試驗(yàn)選用的草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是國(guó)內(nèi)常用的“5級(jí)制法”（表1）。各項(xiàng)指標(biāo)均劃分為5個(gè)等級(jí)（I、II、III、IV和 V），單項(xiàng)指標(biāo)的得分在［0，1］。

1.2.4 草坪質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià) 采取專家打分的方法。具體為，依據(jù)供試的20個(gè)草地早熟禾品種的各項(xiàng)指標(biāo)測(cè)定的結(jié)果（表2）以及這20個(gè)草地早熟禾品種在北京地區(qū)多年來的引種適應(yīng)性，由當(dāng)?shù)氐?5位草坪總監(jiān)，按照各自對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的理解以及實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，給出供試的20個(gè)草地早熟禾品種的綜合評(píng)價(jià)得分，得分在［0，1］，然后求得平均值，數(shù)值越大，表明草坪質(zhì)量越好。供試的20個(gè)草地早熟禾品種在北京地區(qū)廣泛種植，15位草坪總監(jiān)也均來自北京，故可認(rèn)為該方法得出的草坪質(zhì)量綜合評(píng)分能夠真實(shí)的反映出不同草坪草在北京地區(qū)的綜合質(zhì)量。

表1 草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Table 1 The rating standard of turfgrass quality indexes

1.3 草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)及Matlab實(shí)現(xiàn)

1）模型的設(shè)計(jì)

在進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)時(shí)，主要考慮網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和每層中神經(jīng)元的個(gè)數(shù)［19］。隱含層可以是1層，也可以是多層。多層隱含層雖然能在速度上提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，但是，需要較多的訓(xùn)練時(shí)間，因此，本研究在設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，選取只有1個(gè)隱含層的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

根據(jù)所選取的草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，一共有11個(gè)指標(biāo)，所以，輸入層節(jié)點(diǎn)為11。根據(jù)評(píng)價(jià)體系，將綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)的輸出，因此，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1。對(duì)于隱含層神經(jīng)元的確定，采用試湊法［19］。在本研究中，經(jīng)過多次訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)當(dāng)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為16時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度最快，網(wǎng)絡(luò)性能最好，因此，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為16。

本研究輸入層采用tansig函數(shù)，隱含層采用logsig函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用Levenberg－Marquardt算法的變梯度反向傳播算法（trainlm）。

2）模型的Matlab仿真

利用Matlab 7.1中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，以表2中的前15組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，后5組數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，編寫程序代碼，進(jìn)行實(shí)例仿真，程序代碼省略。

1.4 草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)及Matlab實(shí)現(xiàn)

1）模型的設(shè)計(jì)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入層、輸出層的確定同BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)采用newrb創(chuàng)建，其調(diào)用格式為net＝newrb（P，T，GOAL，SPREAD，MN，DF），各參數(shù)的意義見文獻(xiàn)［19］。本研究經(jīng)反復(fù)測(cè)試，發(fā)現(xiàn)當(dāng)SPREAD＝0.9時(shí)，其網(wǎng)絡(luò)性能最佳。

2）模型的Matlab仿真

實(shí)例仿真同BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣本數(shù)據(jù)調(diào)查分析

對(duì)供試的20個(gè)草地早熟禾品種的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)定，結(jié)果見表2。依據(jù)15位草坪總監(jiān)的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，20個(gè)草地早熟禾品種中，America的得分最高，達(dá)到0.90，處于優(yōu)秀等級(jí)，得分在0.8～0.9的有4個(gè)，分別是Midnight Blue、Midnight、Barister、Baron，達(dá)到良好等級(jí)，得分在0.7～0.8的有11個(gè)，處于中等質(zhì)量水平，另外還有4個(gè)品種的綜合得分在0.7以下，草坪綜合質(zhì)量較差。

表2 20個(gè)草地早熟禾品種各項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果Table 2 The results of turfgrass quality evaluation for 20 P.pratensis cultivars

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)例仿真

根據(jù)表2的樣本數(shù)據(jù)，利用Matlab 7.1中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，對(duì)草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行實(shí)例仿真，即可得到圖1所示的網(wǎng)絡(luò)建立過程誤差曲線，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過4步迭代即可達(dá)到精度要求。對(duì)測(cè)試樣本的BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與專家打分進(jìn)行比較分析（表3），發(fā)現(xiàn)5個(gè)預(yù)測(cè)值中有4個(gè)的誤差小于10%，但另外1個(gè)的誤差達(dá)－32.08%。因此，BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)的誤差較大。

同理，對(duì)草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行實(shí)例仿真，得到圖2所示的網(wǎng)絡(luò)建立過程誤差曲線，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過11步迭代達(dá)到精度要求。對(duì)測(cè)試樣本的RBF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與專家打分進(jìn)行比較分析（表3），發(fā)現(xiàn)5個(gè)預(yù)測(cè)值的誤差均小于2%，其預(yù)測(cè)誤差遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)草坪質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)要好于BP網(wǎng)絡(luò)，而且，其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性很高。

圖1 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線Fig.1 Training error curve of BP neural network

表3 BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)值及誤差Table 3 The predicted data and the error gained by BP and RBF neural network model

3 討論

3.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的草坪質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法的原理與常規(guī)方法的異同

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)，其方法原理與常規(guī)方法相比，有一些共同的地方，就是這些方法都是根據(jù)單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的表現(xiàn)（測(cè)定值或得分），計(jì)算出綜合評(píng)價(jià)得分。同時(shí)，它們之間也存在較大差異，最明顯的差異表現(xiàn)在計(jì)算綜合評(píng)價(jià)得分的過程中，單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定方法有本質(zhì)的不同?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)方法（簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法）采用對(duì)訓(xùn)練樣本的多次訓(xùn)練（學(xué)習(xí)過程），找出最佳網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)，然后用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行實(shí)例仿真，得出網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值，最后將網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值進(jìn)行比較，來判斷所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型的適用性及評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。而常規(guī)的草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定，要么是通過評(píng)審人員主觀打分或征求專家意見得出［6，8］，要么是利用層次分析法計(jì)算出權(quán)重［15］。前者對(duì)指標(biāo)權(quán)重的確定具有很強(qiáng)的主觀性，而后者，當(dāng)指標(biāo)過多時(shí)，對(duì)兩兩指標(biāo)之間重要程度的判斷可能出現(xiàn)困難，甚至?xí)?duì)層次單排序和總排序的一致性產(chǎn)生影響，使得一致性檢驗(yàn)不能通過，也就是說，由于客觀事物的復(fù)雜性或?qū)κ挛镎J(rèn)識(shí)的片面性，通過所構(gòu)造的判斷矩陣求出的特征向量（權(quán)值）不一定是合理的。如果一致性檢驗(yàn)不能通過，就需要調(diào)整，在指標(biāo)數(shù)量較多的時(shí)候，這是個(gè)很艱難的過程。在利用模糊綜合評(píng)價(jià)法來評(píng)價(jià)草坪綜合質(zhì)量時(shí)，也同樣存在需要確定單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的問題，而且計(jì)算過程比較復(fù)雜?；谝陨戏治觯梢钥闯?，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法評(píng)價(jià)草坪質(zhì)量，不需要人為確定或計(jì)算單項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，而是通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使網(wǎng)絡(luò)模型最優(yōu)化，從而得出網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值。

圖2 RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線Fig.2 Training error curve of RBF neural network

3.2 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理評(píng)價(jià)草坪質(zhì)量的優(yōu)勢(shì)

在草坪質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的方法中，最簡(jiǎn)單的方法莫過于專家打分法，即由經(jīng)驗(yàn)豐富的專家根據(jù)草坪草的坪用性狀的真實(shí)表現(xiàn)來綜合打分（本研究中樣本數(shù)據(jù)的獲得就是采用該方法），該方法適用于評(píng)價(jià)那些生長(zhǎng)習(xí)性已經(jīng)了解得比較清楚的草坪草，而且需要依靠那些對(duì)草坪質(zhì)量有深刻理解的專家，才能有準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)，但在實(shí)際生活中，經(jīng)驗(yàn)豐富的專家相對(duì)偏少，且存在地域差異、草種差異等不確定因素，使得該方法難以普及。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，可以克服這個(gè)問題，它能夠通過對(duì)給定樣本專家評(píng)價(jià)模式的學(xué)習(xí)，獲取評(píng)價(jià)專家的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)以及對(duì)目標(biāo)重要性的傾向，然后對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行評(píng)價(jià)。

可見，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法評(píng)價(jià)草坪綜合質(zhì)量，有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。一方面，它省略了人為確定或計(jì)算單項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，一定程度上減少了評(píng)價(jià)中主觀因素的影響，較好地保證了草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)的客觀性；另一方面，在計(jì)算綜合評(píng)價(jià)得分時(shí)，沒有繁瑣的計(jì)算過程，完全是由訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)輸出，簡(jiǎn)化了草坪質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法。因此，它為草坪質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)提供了一種新穎的手段，具有廣泛的應(yīng)用前景。

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法評(píng)價(jià)草坪質(zhì)量的科學(xué)性

在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)性能的好壞，與訓(xùn)練的樣本密切相關(guān)。一個(gè)好的訓(xùn)練樣本，既要注意樣本規(guī)模，又要注意樣本的質(zhì)量［31］。本研究在已有的草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)理論及方法的基礎(chǔ)上，選取了11項(xiàng)指標(biāo)作為草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)的指標(biāo)，采用15組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練樣本中包含了優(yōu)中差各類數(shù)據(jù)，各類數(shù)據(jù)的樣本呈均勻分布，而且，樣本數(shù)據(jù)的獲得大都采用定量化測(cè)定，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠，提高了評(píng)價(jià)的客觀性、準(zhǔn)確性。

此外，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化取值也是應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一大難點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的設(shè)置會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能產(chǎn)生重大的影響，而參數(shù)值的設(shè)置目前還沒有統(tǒng)一的方法，通常采用嘗試法，最終選擇較為優(yōu)化的參數(shù)組合［32］。本研究在設(shè)計(jì)草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，參考了大量文獻(xiàn)，采取反復(fù)測(cè)試的方法，最終確定了優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，取得了很好的網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果。

但是，由于本研究是首次將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理運(yùn)用于草坪質(zhì)量評(píng)價(jià)，有關(guān)網(wǎng)絡(luò)模型的選擇、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化等問題，仍有待于進(jìn)一步研究。

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