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灌溉水质属性的人工神经网络评价方法研究
引用本文:朱长军,李树文,杨卫华,周继红,赵秀娟.灌溉水质属性的人工神经网络评价方法研究[J].邯郸农业高等专科学校学报,2004,21(2):1-3.
作者姓名:朱长军  李树文  杨卫华  周继红  赵秀娟
作者单位:河北工程学院城市建设系,河北,邯郸,056038
摘    要:应用人工神经网络理论与方法建立了灌溉水质评价的BP神经网络模型 ,以对水质评价中普遍采用的盐浓度、渗透率、特殊离子及其毒性等 5个指标进行了示例分析计算 ,并与综合评价方法进行对比 ,所得结果表明神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系 ,评价水质简便可靠 ,采用该方法评价灌溉水质是科学的和客观的

修稿时间:2004年5月17日

Study on the neural network evaluation for irrigation water quality attribute
ZHU Chang jun,LI Shu wen,YANG Wei hua,ZHOU Ji hong,ZHAO Xiu juan.Study on the neural network evaluation for irrigation water quality attribute[J].Journal of Handan Agricultural College,2004,21(2):1-3.
Authors:ZHU Chang jun  LI Shu wen  YANG Wei hua  ZHOU Ji hong  ZHAO Xiu juan
Abstract:By the theory and method of artificial neural network,a BP neural network model for water quality of irrigation is built.A practical sample was analyzed and calculated with the method with five indexes(concentration of salt,rate of infiltration,special ion,and toxicity),compared with comprehensive evaluation method.The results showed that neural network model can resolve complicated non-linear relation between evaluating gene and irrigation water quality grade,and the method is convenient,reliable and precise.
Keywords:irrigation water quality  neural network  comprehensive attribute
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