应用灰关联模式识别模型评价枯水期汉江水质

该文采用一种新的水质评价模型:灰关联模式识别模型,对2001年枯水期汉江中下游7个城市的水质进行了评价。水质级别分布从1.00到2.90级,精确而客观地反映了汉江水质现状。

关联模式识别与预测在证券市场的应用

在吸收时间序列多重信息扩维原理和关联模式识别的思想的基础上,考虑到原关联度方法存在着诸多缺陷,故对其进行改造,提出了一种新的关联度方法:三角关联度方法.此方法的优点是将关联度的计算原则修改为先定性分析,后定量计算的原则,这样就克服了原关联度方法存在的种种缺陷,并将其应用于短期上证综合指数的预测,分析预测结果发现预测效果优良.

兴西湖水质近期变化分析——基于灰关联模式识别法的分析

兴西湖是贵州省兴义市重要的饮用水水源地,也是其郊区的重要供水水源地,加强对其水质的监测,采用合理的方法评价水质是我们保护其水资源质量的一项重要基础工作。采用一种新的水质评价模型:灰关联模式识别模型,对近几年兴西湖水质进行了评价,以了解兴西湖水质变化情况。从信息论角度来看,该方法将处理系统不确定性问题的灰色系统理论应用于了水环境质量评价,精确而客观地反映了兴西湖水质现状。

BP神经网络模型在城市环境质量评价中的应用

针对城市污染问题，运用人工神经网络理论和方法，建立城市环境质量评价的BP神经网络模型，通过实例进行评价分析，并与灰色关联模式识别评价结果进行比较，说明用BP神经网络方法评价城市环境质量是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能，其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法，使得城市环境质量评价结果的精度大大提高。