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提出一种基于动态RBF神经网络的地下水质综合评价方法。该方法采用最近邻聚类算法，构建动态RBF神经网络，利用神经网络对待测水质进行分类识别，根据网络输出，实现水质等级的确定。应用结果表明，该方法具有训练速度快、评价准确度高的优点，提高了水质综合评价的精度和客观性。
基于动态RBF神经网络的地下水质量评价
【摘 要】
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提出一种基于动态RBF神经网络的地下水质综合评价方法。该方法采用最近邻聚类算法，构建动态RBF神经网络，利用神经网络对待测水质进行分类识别，根据网络输出，实现水质等级的确定。
【机 构】
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安徽省环保局
【出 处】
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污染防治技术
【发表日期】
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2009年2期
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