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人工神经网络模型在地下水水质评价分类中的应用
引用本文:孙涛,潘世兵,李永军.人工神经网络模型在地下水水质评价分类中的应用[J].水文地质工程地质,2004,31(3):58-61.
作者姓名:孙涛  潘世兵  李永军
作者单位:1. 中国水利水电科学研究院遥感中心,北京,100044
2. 中国矿业大学,北京,100083
摘    要:人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork以下简称ANN)是一种行之有效的数据处理和分析方法,它的应用领域不断扩大并逐渐完善,本文在传统ANN方法基础上进行了进一步的探讨,立足于BP算法,通过调整ANN输出结构,提高其鲁棒性能,从而使其更具有适应性。将改进后的ANN应用于地下水水质评价分类,并和模糊综合评判评价结果进行了比较,分类结果令人满意。

关 键 词:人工神经网络  BP算法  模糊综合评判  地下水水质  分类
文章编号:1000-3665(2004)03-0058-04
修稿时间:2003年11月24

Application of artificial neural network model to groundwater quality assessment and classification
SUN Tao,PAN Shi-bing,LI Yong-jun.Application of artificial neural network model to groundwater quality assessment and classification[J].Hydrogeology and Engineering Geology,2004,31(3):58-61.
Authors:SUN Tao  PAN Shi-bing  LI Yong-jun
Institution:SUN Tao~1,PAN Shi-bing~1,LI Yong-jun~2
Abstract:Artificial Neural Network(ANN), an effective method of data processing and way of analysis, is widely used and being perfected gradually. In this article, the traditional output structure of ANN is optimized to make it more robust and the modified ANN is used in groundwater quality assessment classification. Satisfactory results obtained are compared with those obtained with the fuzzy assessment method.
Keywords:ANN  BP arithmetic  Fuzzy assessment  groundwater quality  classification
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