10.3969/j.issn.1000-0852.2007.01.010
模糊概率神经网络模型在水质评价中的应用
鉴于水质类型和分级标准存在模糊性,将模糊数学中的相对隶属度理论和概率神经网络相结合,构建了模糊概率神经网络水质评价模型(FPNN).阐明了该模型的构建方法,提出了基于指标相对隶属度矩阵插值构建训练样本的方法,并将该模型应用于实际水质评价.通过与综合评判法、属性识别法和BP网络法的比较,验证了该模型操作简便,评价结果客观可靠.
模糊数学、相对隶属度、概率神经网络、水质评价
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X824(环境质量分析与评价)
国家自然科学基金N40101005
2007-04-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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36-39,25