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基于模糊神经网络的空气质量评价研究

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毕业论文范文题目：基于模糊神经网络的空气质量评价研究，论文范文关键词：基于模糊神经网络的空气质量评价研究
基于模糊神经网络的空气质量评价研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：近年来,空气污染问题越来越受到人们的关注,如何治理空气污染是环境保护至关重要的内容之一。为了有效地治理大气环境污染,首先必须对空气环境质量做出科学的评价。这对客观认识城市空气污染现状,并有效地进行空气污染控制,实施可持续发展战略具有重要意义。信息技术特（文章此处忽略..）别是人工智能技术的发展,为科学、准确的城市空气质量评价创造了有利条件。模糊系统和神经网络都是对人的智能的一种模拟,它们均可从给定的系统输入/输出数据中,建立系统的非线性模型。同时,模糊系统和神经网络又有不同之处。神经网络可以从例子中学习,具有很强的自适（文章此处忽略..）应学习能力,但需要很多数据进行训练才能使学习结果满意;另外,神经网络所获得的输入/输出关系无法用容易被人接受的方式表达出来。模糊系统是建立在被人容易接受的“如果-则”表达方式和专家知识的基础之上,因此收敛快,但如何自动生成和调整隶属函数和模糊规则,是一（略..）个棘手的问题。本论文在分析阐述了人工神经网络的基本原理、算法并在介绍了模糊数学基本理论的基础上,将神经网络与模糊数学有机结合起来,根据空气质量评价的要求和特点,建构了空气质量评价神经网络-模糊系统(NN-FS)串联模型及模糊神经网络(FNN)融合模型,并针对两（此处忽略..）种模型进行了仿真测试和性能分析。评价过程物理意义明确,得到了客观而准确的评价结果,同时为空气质量评价提供了一个新的方法。研究表明将NN-FS模型和FNN模型应用于空气质量评价具有良好的应用前景,在理论上切实可行,在实践中更有重要的意义。

以上为本篇毕业论文范文基于模糊神经网络的空气质量评价研究的介绍部分。

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