B－P网络用于环境质量分类研究

用全国２５个湖泊的水质指标资料作为训练样本，应用人工神经网络Ｂ－Ｐ算法，分别建立了３参数和４参数的水质分类模型。并用所建立的模型对６个湖泊水质进行分类检验效果。结果表明Ｂ－Ｐ模型应用于环境质量分类是可行的。且由于Ｂ－Ｐ网络有自学习、自适应的能力，因而与其它的环境质量分类法相比具有优越性。     

大气环境质量的人工神经网络决策模型

为了对环境质量进行综合评价，运用误差反向传播算法的人工神经网络方法建立了环境质量评价的Ｂ－Ｐ决策模型，用此模型研究实例的大气环境质量，结果表明Ｂ－Ｐ网络用于环境质量评价具有客观性和实用性     

综合环境质量的B－P网络二级评价

为了探索人工神经网络应用于环境质量评价的可行性和合理性，应用人工神经网络的Ｂ－Ｐ模型，构造了大气、水质和噪声的综合环境质量的Ｂ－Ｐ网络二级评价模型。并将该模型应用于实例作效果检验。结果表明Ｂ－Ｐ网络用于环境质量评价适应性强，方法可行，结果合理。     

改进的B—P网络在大气环境质量综合评价中的应用

本文引入人工神经网络理论，提出了大气环境质量综合评价的修正的Ｂ－Ｐ网络模型，与其它评价模型比较，表明该模型更具有优越性。     

大气环境质量综合评价的B—P网络模型

选取大气环境质量的三级标准作为３个学习样本，以ＳＯ２，ＮＯｘ和ＴＳＰ三种污染物的三级标准浓度限值作为样本的输入特征值，建立了三参数的Ｂ－Ｐ网络大气质量综合评价模型，用该模型对３１个测点的大气环境质量进行评价，并与模糊数学和灰色系统法的评价结果比较，表明Ｂ－Ｐ网络用于大气环境质量评价具有优越性。     

B－P网络用于水质综合评价方法的研究

本文应用误差反向传播（Ｂ—Ｐ）算法的人工神经网络建立了水质综合评价模型。该模型应用于实例的水质评价结果表明Ｂ—Ｐ网络用于水质综合评价具有客观性和实用性。     

B－P网络用于水质综合评价方法的研究

本文应用误差反向传播（Ｂ—Ｐ）算法的人工神经网络建立了水质综合评价模型。该模型应用于实例的水质评价结果表明Ｂ—Ｐ网络用于水质综合评价具有客观性和实用性。     

基于B－P网络的水质营养状态评价模型及其效果检验

选取与ＴＳＩｃ为０，５０，１０相应的水质营养状态作为３个建模样本，以ｃｈｌ－ａ，ＴＰ，ＴＮ和ＳＤ４个水质参数作为样本的输入特征，建立了Ｂ－Ｐ网络的水质营养状态评价模型。该模型应用于全国３０个湖泊水质的营养状态评价，获得了较好的检验效果。     

基于B-P人工神经网络的环境测点的优选

为了对有多项污染物的环境测点进行优选,提出了单项污染物对环境作用的“相对贡献率"和多项污染物对环境综合作用的“作用和贡献率"的新概念及其计算公式。将B-P神经网络原理与逐步聚类分析思想相结合,用于环境测点聚类优选。该方法用于成都市12个环境测点的优选结果符合客观实际。此外,它还具有简便实用、客观性好的特点。      

人工神经网络在大气环境质量评价中的应用

针对大气环境中的数据监测与模式识别问题,应用人工神经网络理论,在自然环境大气腐蚀试验网站建立大气环境质量B-P网络评价模型。江津试验站成功地应用了该模型。通过1996-2000年大气环境质量评价结果表明,人工神经网络用于大气环境质量评价的方法是一种新方法,也是一种可行的方法。     

基于粗集、遗传神经网络的环境质量评价

基于粗集、遗传神经网络的环境质量评价方法利用粗集对属性的归约功能将数据库中的数据进行归约，并将归约后的数据作为训练数据提供给BP神经网络；再用遗传算法和BP算法相结合的混合算法来训练网络预测模型的结构（在得到最优网络结构的同时也得到网络的最优权值和阈值）。通过实例表明该方法是有效的，为环境质量评价提供了一种新的研究思路和分析方法。     

综合环境质量的B－P网络二级评价

为了探索人工神经网络应用于环境质量评价的可行性和合理性,应用人工神经网络的B－P模型,构造了大气、水质和噪声的综合环境质量的B－P网络二级评价模型。并将该模型应用于实例作效果检验。结果表明B－P网络用于环境质量评价适应性强,方法可行,结果合理。      

基于BP神经网络的导弹环境适应性评估及对策

论述了转型期海军战术导弹开展环境适应性研究的必要性和紧迫性,分析了环境因素的影响。选取典型型号的海军战术导弹为研究对象,给出了8种严重影响导弹的环境适应性因子。结合BP神经网络算法建立了环境适应性模型,并对环境适应性水平进行了仿真评估分析。仿真结果表明,该模型具有良好的评估效用。根据仿真结果,针对不同时期的导弹提出了相应的环境适应性对策。