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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明属于人工智能驱动的复杂动态系统模型表征和状态预测技术领域，涉及基于自组织深度模糊神经网络的水环境水质预测方法，包括：获取原始数据，获得待处理的任务样本数据，通过互信息分析和统计方法对水质与相关变量间的相关性进行度量，选取与水质具有较大相关性的辅助变量；根据辅助变量与水质的对应关系，构建基于深度模糊神经网络的水环境水质预测模型，通过有效特征对水质预测模型进行训练，进而获得具有水环境水质状态学习能力的预测模型；获取待测水质数据，输入基于深度模糊神经网络的水环境水质预测模型进行测试，获得预测结果；通过不同评价指标对基于深度模糊神经网络水环境水质预测模型进行性能评估。
主权项：1.基于自组织深度模糊神经网络的水环境水质预测方法，其特征在于，包括：获取原始数据，获得待处理的任务样本数据，通过互信息分析和统计方法对水质与相关变量间的相关性进行度量，选取与水质相关性指数大于0.03的辅助变量；根据所述辅助变量与水质的对应关系，构建初始基于深度模糊神经网络水环境水质预测模型，通过自组织深度预训练模型对所述任务样本数据进行特征提取，获得有效特征，通过所述有效特征对所述初始基于深度模糊神经网络水环境水质预测模型进行训练，获得基于深度模糊神经网络水环境水质预测模型；获取待测水质数据，输入所述基于深度模糊神经网络水环境水质预测模型进行预测，获得预测结果；通过不同评价指标对所述基于深度模糊神经网络水环境水质预测模型进行性能评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 基于自组织深度模糊神经网络的水环境水质预测方法
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