模糊概率神经网络水质评价模型及其应用

摘要：

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和相结合,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学习样本的方法,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.

关键词：模糊数学、相对隶属度、概率神经网络、水质评价

所属期刊栏目：36

分类号：O1(数学)

资助基金：国家自然科学基金40101005

在线出版日期：2007-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：138-144