离散Hopfield神经网络在湖库营养状态评价中的应用——以全国24个湖库富营养化等级评价为例

• 作者: 崔东文
• 来源期刊: 长江科学院院报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 富营养化评价 人工神经网络 Hopfield网络 湖库
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 水资源与环境
• 页码范围: 10-14,34
• 分类号: X524
• 字数: 3110字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5485.2012.07.003

摘要

基于离散Hopfield神经网络联想记忆特性,建立了湖库富营养化等级综合评价模型,对全国24个湖库进行富营养化等级综合评价,并与文献投影寻踪法、评分指标法和LM - BP网络法的评价结果进行比较.结果表明:①离散Hopfield神经网络运用于湖库营养化等级评价具有简单、直观,容易实现等优点,其评价结果令人满意；②一般离散Hopfield神经网络并非适用于任何富营养化等级评价,当评价对象单项指标(因子)间存在较大差异时,对象将得不到正确的评价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔东文		31	144	7.0	11.0