【摘 要】
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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
【机 构】
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鲁东大学地理与资源管理学院,中南大学数学科学与计算技术学院
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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.
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