【摘 要】
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研究了基于多准则学习的模糊神经网络评价环境大气质量的模型.将环境质量评价标准作为模糊集,采用多输出神经网络,得到一个实际输出向量,把它作为评价样本对该模糊集的隶属度
【机 构】
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重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室·,重庆,重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室·,重庆
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研究了基于多准则学习的模糊神经网络评价环境大气质量的模型.将环境质量评价标准作为模糊集,采用多输出神经网络,得到一个实际输出向量,把它作为评价样本对该模糊集的隶属度,较好地克服了常用的单输出网络人为规定评价指数的主观因素;把隶属度向量作为权值,对评价样本进行综合评分,以此对环境质量进行评价,避免了当隶属度向量各分量分布不集中时,最大隶属度原则所遇到的困难.采用基于多准则学习神经网络,较好地克服了基于单准则学习神经网络收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺点.
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