Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
| 基于粒子群优化算法和RBF神经网络的水质评价方法研究 | |
宫玉琳; 文大化 ; 张静鹤
| |
| 2014-10-15 | |
| 发表期刊 | 长春理工大学学报(自然科学版)
 |
| 期号 | 5页码:141-145 |
| 摘要 | 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。 |
| 关键词 | 粒子群优化算法 Rbf神经网络 水质评价 |
| 语种 | 中文 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/43524 |
| 专题 | 中科院长春光机所知识产出 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 宫玉琳,文大化,张静鹤. 基于粒子群优化算法和RBF神经网络的水质评价方法研究[J]. 长春理工大学学报(自然科学版),2014(5):141-145. |
| APA | 宫玉琳,文大化,&张静鹤.(2014).基于粒子群优化算法和RBF神经网络的水质评价方法研究.长春理工大学学报(自然科学版)(5),141-145. |
| MLA | 宫玉琳,et al."基于粒子群优化算法和RBF神经网络的水质评价方法研究".长春理工大学学报(自然科学版) .5(2014):141-145. |
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| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 基于粒子群优化算法和RBF神经网络的水质（1229KB） | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |||
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