摘要：鉴于水质类型和分级标准存在模糊性．将模糊数学中的相对隶属度理论和概率神经网络和相结合．构建了模糊概率神经网络水质评价模型（FPNN）．阐明了该模型的构建方法，提出了基于指标相对隶属度矩阵插值构建学习样本的方法．并将该模型应用于实际水质评价．通过与综合评判法、属性识别法和BP网络法的比较，验证了该模型操作简便．评价结果客观可靠．http://www.cqvip.com//QK/93074X/200612/23580397.html

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