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

• 作者: 罗先香 邓伟
• 来源期刊: 吉林大学学报地球科学版
• 关键词: 水资源分类 ART理论 自组织 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 页码范围: 54-57,88
• 页数: 5页
• 分类号: P641.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5888.2001.01.011

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓伟	中国科学院长春地理研究所	206	6278	43.0	68.0
2	罗先香	中国科学院长春地理研究所	12	421	9.0	12.0