%0 Journal Article
%T 应用人工神经网络评价湖泊的富营养化
%A 卢文喜
%A 祝廷成
%J 应用生态学报
%P 645-650
%D 1998
%X 应用人工神经网络方法,以化学需氧量、总氮、总磷和透明度作为评价参数,经反复尝试,构建了具有4层结构用于评价湖泊富营养化的误差逆传播网络。其输入层有4个神经元,2个隐含层也各有4个神经元,输出层有1个神经元。以太湖富营养化评价标准作为样本模式提供给网络,按照误差逆传播网络的学习规则对网络进行训练,经过37684次学习后,网络达到预先给定的收敛标准。使网络具备了识别湖泊富营养化程度的功能。应用该网络对我国17个湖泊的富营养化程度进行评价,操作过程简便易行,评价结果切合实际,展示了这种方法的一系列优点。
%K 人工神经网络
%K 湖泊富营养化
%K 评价
%U http://www.cjae.net/CN/abstract/abstract13590.shtml