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鉴于水质类型和分级标准存在模糊性，将模糊数学中的相对隶属度理论和概率神经网络相结合，构建了模糊概率神经网络水质评价模型（FPNN）。阐明了该模型的构建方法，提出了基于指标相对隶属度矩阵插值构建训练样本的方法，并将该模型应用于实际水质评价。通过与综合评判法、属性识别法和BP网络法的比较，验证了该模型操作简便。评价结果客观可靠。