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根据人工神经网络的原理，综合考虑湖泊富营养化程度影响因素多，评价因素与富营养化等级之间关系复杂且非线性的特点，构建了一个能自动对湖泊富营养化程度作出正确评价的BP人工网络模型，分析了BP网络学习规则，并在巢湖富营养化评价中得到了应用。本研究结果显示：1997～2005年巢湖共出现4种营养类型，即中-富营养、富营养、重富营养、严重富营养化。在这几种营养类型中，富营养化区分布最广，约占全湖面积的71％，其次是重富营养化和严重富营养化，约占全湖面积的26．5％。