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基于MATLAB的BP神经网络在清洁生产审核中的应用

关注热度:110   来源:新能源学术论文  作者:万勤
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【摘要】:BP网络模型的实现需要掌握计算机编程语言及较高的编程能力,这在一定程度上不利于神经网络技术的推广和使用,而MATLAB软件提供了一个现成的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox,简称NNT)。运用MATLAB的神经网络工具箱(NNT),结合清洁生产技术特点,建立了清洁生产审核企业清洁生产等级自动确定的BP网络模型,讨论了基于MATLAB的BP网络应用于清洁生产审核的可行性和使用价值。
【作者单位】: 新疆兵团环境保护科学研究所;
【关键词】MATLAB BP神经网络 清洁生产 审核
【基金】:新疆兵团科技攻关资助项目(编号:2008GG31,项目名称:兵团污染减排决策支持系统开发研究)
【分类号】:TB49;TP183
【正文快照】:
1引言1.1 BP神经网络人工神经网络是一种非线性动力学系统,具有良好的自适应性、自组织性及很强的学习、联想、容错、抗干扰能力,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系数进行高度建模,实现高度的非线性映射关系。因此,用于清洁生产评价可望建立接近于人类思维模式的定量与定性


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关键词: MATLAB

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