【摘 要】
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本文通过对传统的误差反向传播前向多层人工神经网络进行改进,形成了改进的多层前向人工神经网络.通过在湖泊水体富营养化各指标浓度间生成正态分布的样本的模式,生成了大量
【机 构】
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中国地质大学,同济大学附属同济医院
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本文通过对传统的误差反向传播前向多层人工神经网络进行改进,形成了改进的多层前向人工神经网络.通过在湖泊水体富营养化各指标浓度间生成正态分布的样本的模式,生成了大量用于人工神经网络模型训练和检验用的样本,并应用该方法所生成的人工神经网络,对我国的4个东部平原湖泊水体富营养化状况进行综合评价.研究表明,应用改进的前向多层人工神经网络方法对湖泊水体进行富营养化评价,结果合理,方法可行,有一定的参考价值.
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