【摘 要】
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研究水中溶解氧含量的预测问题,可为水厂生产、水产养殖业、地表水环境的管理提供科学依据。影响水中溶解氧的各因素关系复杂,很难进行数学建模,神经网络由于具有较强的非线
【基金项目】
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陕西省渭南市科技创新扶持资金和科研项目（编号：2016KYS-3-3）
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研究水中溶解氧含量的预测问题,可为水厂生产、水产养殖业、地表水环境的管理提供科学依据。影响水中溶解氧的各因素关系复杂,很难进行数学建模,神经网络由于具有较强的非线性问题处理能力而被广泛应用于水中溶解氧的预测研究。由于传统神经网络具有陷入局部极小、收敛速度慢并且网络冗余度较大等缺陷,为提高网络的正确预测能力和泛化能力,采用多层激励函数（modulation transfer function,简称MTF）与量子神经网络（quantum neural network,简称QNN）相结合建立水中溶解氧预测模型,
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