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将粒子群优化算法和RBF神经网络相结合，建立了基于神经网络的水质评价模型，实现了对水质的合理评价。通过采用粒子群优化算法对RBF神经网络的参数进行优化，提高了神经网络的收敛速度和精度，进一步提高了水质评价方法的精确程度。通过与传统的神经网络水质评价方法的对比，验证了本文方法的可靠性和优越性。
基于粒子群优化算法和RBF神经网络的水质评价方法研究
【摘 要】
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将粒子群优化算法和RBF神经网络相结合，建立了基于神经网络的水质评价模型，实现了对水质的合理评价。通过采用粒子群优化算法对RBF神经网络的参数进行优化，提高了神经网络的收敛
【机 构】
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长春理工大学 电子信息工程学院,长春,130022中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春,130033;空军航空大学,长春,130062;
【出 处】
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长春理工大学学报（自然科学版）
【发表日期】
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2014年5期
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