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将模糊系统与神经网络结合,提出了一种水质评价模型.根据水质评价过程,采用5层结构的FNN,且使用自适应学习步长以加速网络收敛速度.该模型具有推理过程清晰,泛化能力强的特点.为了验证该算法的性能,进行了仿真试验,结果表明:和常见的方法相比,该模型的评价结果更为准确.
基于模糊神经网络的水质评价模型研究
【摘 要】
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将模糊系统与神经网络结合,提出了一种水质评价模型.根据水质评价过程,采用5层结构的FNN,且使用自适应学习步长以加速网络收敛速度.该模型具有推理过程清晰,泛化能力强的特点
【机 构】
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重庆师范大学数学与计算机科学学院,曲靖师范学院计科系
【出 处】
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云南民族大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年03期
【基金项目】
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重庆市教委科学研究项目(KJ050809)
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