【摘 要】
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针对湖库营养状态识别未考虑指标权重及营养状态分级较少的不足，基于熵值法与概率神经网络（PNN）基本原理，提出熵值PNN湖库营养状态识别模型，以全国24个湖库营养状态识别为例进行分
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针对湖库营养状态识别未考虑指标权重及营养状态分级较少的不足，基于熵值法与概率神经网络（PNN）基本原理，提出熵值PNN湖库营养状态识别模型，以全国24个湖库营养状态识别为例进行分析。利用熵值法确定识别指标权重，依据我国湖库富营养化评价标准，将湖库营养状态划分为极贫营养一极重度富营养11个等级，提出基于改进的湖库营养状态识别等级标准，在等级标准域值间采用随机内插的方法生成样本对PNN模型进行训练和检验，利用正确识别率和运行时间对PNN模型性能进行评价。最后，基于两种方案对全国24个湖库营养状态进行识别。结果
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