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BP神经网络模型在空气质量级别评价中的应用 总被引：9，自引：1，他引：8
为了方便广大市民及时准确的了解空气质量状况,利用环境评价问题建立多层前向神经网络数学模型,以上海市2007年12月份的空气质量状况指标作为训练样本,对网络模型进行训练,使模型不断学习样本中存在的内在模式,并将训练好的网络用于空气质量状况评价.将评价结果与实际结果进行分析比较后发现,该网络模型具有较高的评价精度、较低的误差率.采用Matlab软件进行实验,评价准确度达95.83%. 相似文献
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本文根据小波变换原理和LSB技术提出了一种提高鲁棒性的灰度图像水印算法,使水印系统抗攻击能力大大增强.水印的提取并不需要原始载体图像的参与,实现了真正意义上的盲水印检测. 相似文献
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