数据集概述
本数据集包含波兰南部皮埃尼尼山脉地区形态多样性评估的源数据，以及使用监督分类（SC）结合人工神经网络（ANN）的RCMSC-ANN系列模型（含优化与对比模型）的评估结果，用于山区通用形态多样性模型的开发与优化研究。
文件详解
- 文件名称: RCM_SC-ANN_DATA.zip
- 文件格式: ZIP压缩包
- 内容说明: 压缩包内包含皮埃尼尼山脉形态多样性评估的源数据，以及RCMSC-ANN、RCMSC-ANN-M等监督分类与人工神经网络模型（含GSA优化的BA、BSA变体及对比模型）的计算结果数据。
数据来源
Tomasz Bartuś（来自论文《Development and Optimization of a Universal Morphodiversity Model for Mountainous Areas Using Supervised Classification and Artificial Neural Networks》）
适用场景
- 山地形态学研究: 分析波兰皮埃尼尼山脉地区的地形多样性特征
- 机器学习模型应用: 验证监督分类与人工神经网络模型在地形评估中的效果
- 模型优化方法研究: 探索全局敏感性分析（GSA）对地形评估模型的优化作用
- 地理空间数据分析: 支撑山区通用形态多样性模型的开发与验证工作
