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摘要:
将模糊系统与神经网络结合,提出了一种水质评价模型.根据水质评价过程,采用5层结构的FNN,且使用自适应学习步长以加速网络收敛速度.该模型具有推理过程清晰,泛化能力强的特点.为了验证该算法的性能,进行了仿真试验,结果表明:和常见的方法相比,该模型的评价结果更为准确.
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文献信息
篇名 基于模糊神经网络的水质评价模型研究
来源期刊 云南民族大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 模糊 神经网络 富营养化 水质评价
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 255-258
页数 4页 分类号 TP183
字数 3287字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-8513.2007.03.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨华芬 重庆师范大学数学与计算机科学学院 27 133 6.0 10.0
3 魏延 重庆师范大学数学与计算机科学学院 44 283 10.0 15.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊
神经网络
富营养化
水质评价
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
云南民族大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-8513
53-1192/N
大16开
中国昆明市一二·一大街134号
1992
chi
出版文献量(篇)
2286
总下载数(次)
5
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8502
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