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BP和RBF神经网络技术以其强大的学习功能应用于水资源分类，取得了很好的效果。但当不具备已知样本时，以上技术很难应用。提出了可塑性较强、无监督的A-K网络模型，阐述了其基本原理和算法，并将其用于水文水资源研究领域中。实例表明，该方法能较理想地解决已知样本的分类问题，具有良好的应用前景。
基于ART理论的自组织神经网络模型在水资源分类中的应用
【摘 要】
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BP和RBF神经网络技术以其强大的学习功能应用于水资源分类，取得了很好的效果。但当不具备已知样本时，以上技术很难应用。提出了可塑性较强、无监督的A-K网络模型，阐述了其基本原
【机 构】
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中国科学院长春地理研究所
【出 处】
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长春科技大学学报
【发表日期】
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2001年1期
【基金项目】
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中国科学院特别支持项目
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