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摘要:
针对Hopfield神经网络的过度拟合问题,在因子分析的基础上,结合Hopfield神经网络模型提出了因子分析—Hopfield神经网络模型。以东辽河为例,采用因子分析法确定7个水质评价因子,再建立5×7的Hopfield神经网络进行水质综合评价,并与单一的Hopfield网络和传统的内梅罗指数法的结果进行了比较。结果表明,因子分析—Hopfield神经网络明显优于单一的Hopfield神经网络,不仅在一定程度上弥补了因子分析在实际应用中没有实现水质分级的缺陷,而且有效地降低了Hopfield神经网络的过度拟和的程度,评价结果更为科学合理,为水质综合评价提供了一种新的方法,具有极好的应用前景。
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文献信息
篇名 基于因子分析的Hopfield神经网络在水质评价的应用
来源期刊 水土保持通报 学科 地球科学
关键词 因子分析 Hopfield神经网络 水质评价 东辽河
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 综合治理
研究方向 页码范围 197-200,237
页数 5页 分类号 X824
字数 语种 中文
DOI
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 龚磊 9 30 3.0 5.0
2 卢文喜 161 2069 23.0 38.0
3 王喜华 6 7 1.0 2.0
4 初海波 5 9 1.0 3.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (34)
共引文献  (86)
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研究主题发展历程
节点文献
因子分析
Hopfield神经网络
水质评价
东辽河
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
水土保持通报
双月刊
1000-288X
61-1094/X
大16开
陕西省咸阳市杨凌区西农路26号
52-167
1981
chi
出版文献量(篇)
5888
总下载数(次)
5
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导