海洋技术
海洋技術
해양기술
OCEAN TECHNOLOGY
2006年
2期
103-106
,共4页
赤潮%预测预警%信息融合%T-S模糊神经网络
赤潮%預測預警%信息融閤%T-S模糊神經網絡
적조%예측예경%신식융합%T-S모호신경망락
基于T-S模型的模糊神经网络不但具有模糊逻辑和神经网络两者的优点,又具有很好的学习能力.将基于T-S模型的模糊神经网络的信息融合算法应用在赤潮的预测预警中,研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度.仿真实验表明这种方法具有有效的赤潮预测预警功能.
基于T-S模型的模糊神經網絡不但具有模糊邏輯和神經網絡兩者的優點,又具有很好的學習能力.將基于T-S模型的模糊神經網絡的信息融閤算法應用在赤潮的預測預警中,研究各種理化因子與赤潮藻類濃度間非線性對應規律和有效預測赤潮藻類濃度.倣真實驗錶明這種方法具有有效的赤潮預測預警功能.
기우T-S모형적모호신경망락불단구유모호라집화신경망락량자적우점,우구유흔호적학습능력.장기우T-S모형적모호신경망락적신식융합산법응용재적조적예측예경중,연구각충이화인자여적조조류농도간비선성대응규률화유효예측적조조류농도.방진실험표명저충방법구유유효적적조예측예경공능.
