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模糊概率神经网络水质评价模型及其应用
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.
作 者： 刘坤 刘贤赵 王巍 安聪沛 LIU Kun LIU Xian-zhao WANG Wei AN Cong-pei 作者单位： 刘坤,刘贤赵,王巍,LIU Kun,LIU Xian-zhao,WANG Wei(鲁东大学地理与资源管理学院,山东,烟台,264025)安聪沛,AN Cong-pei(中南大学数学科学与计算技术学院,湖南,长沙,410083)
刊 名： 数学的实践与认识 ISTIC PKU 英文刊名： MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY 年，卷(期)： 2006 36(12) 分类号： O1 关键词： 模糊数学 相对隶属度 概率神经网络 水质评价【模糊概率神经网络水质评价模型及其应用】相关文章：
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