【摘 要】
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根据湖泊富营养化程度影响因素多，评价因素与富营养化等级之间关系复杂且是非线性的特点，研制了一个能自动对湖泊富营养化程度做出正确评价的BP人工神经网络模型，并在太湖富营养
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根据湖泊富营养化程度影响因素多，评价因素与富营养化等级之间关系复杂且是非线性的特点，研制了一个能自动对湖泊富营养化程度做出正确评价的BP人工神经网络模型，并在太湖富营养化评价中得到了应用，结果表明：只要把观测数据提供给网络，借助计算机就可获得能客观地反映水质富营养化状况的评价结果；对于富营养化标准样本，一旦训练完毕，只需通过简单的加法和乘法运算，就可对湖泊水质富营养化程度进行评价．
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