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应用模糊人工神经网络和拟合预测分析长江水质
摘要
本文对长江水质评价和预测问题进行了讨论。
首先将模糊模式识别理论和人工神经网络相结合，构造出模糊人工神经网络识别模型，并将其用于长江水质的综合评价，以标准类别内插加密产生训练样本，以其对级别的相对隶属度矩阵作为期望值输出，对网络进行训练，从而为待识别样本提供了产生其级别相对隶属度的有效方法，成功的对各地区的水质污染状况做出了定量的综合评价：江西南昌滁槎为五类水，?四川乐山岷江、湖南长沙新港为四类水，其于水质较好，均达到饮用水标准。从模糊人工神经网络识别模型用于长江水质综合识别的实例可以看出：此模型具有应用的可行
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