[发明专利]环境问题的神经元网络评价方法在审
| 申请号： | 201410700572.0 | 申请日： | 2014-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN104484701A | 公开（公告）日： | 2015-04-01 |
| 发明（设计）人： | 余磊 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 | 代理人： | 罗志伟 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种环境问题的神经元网络评价方法，包括以下步骤：S1、采集各类环境问题评价的数据；S2、建立各类环境问题评价的数据库；S3、获取对各类环境问题评价有显著性影响的主客观因素；S4、对各类环境问题评价有显著性影响的因素进行主成分分析，获取对各类环境问题评价有显著性影响的独立因素，将有显著性影响的独立因素作为环境问题评价神经元网络模型的输入变量，建立环境问题评价神经元网络的初步模型；S5、获取最优神经元网络模型来进行各类环境问题评价。本发明的有益效果是：可以为环境工程师提前给出保护方案、为城市规划阶段设立相应的保护措施提供重要的量化依据。 | ||
| 搜索关键词： | 环境 问题 神经元 网络 评价 方法 | ||
【主权项】：
一种环境问题的神经元网络评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集各类环境问题评价的数据；S2、建立各类环境问题评价的数据库；S3、通过相关性分析了解各类环境问题评价的数据对各类环境问题评价的影响，得到对环境问题评价有显著性影响的因素；S4、基于统计模型的相关性分析结果，将对环境问题评价有显著性影响的因素进行主成分分析，得到对环境评价有显著独立性影响的因素，将该对环境评价有显著独立性影响的因素作为环境评价神经元网络模型的输入变量，建立环境评价神经元网络模型的初步模型；S5、利用步骤S2建立的数据库，对步骤S4建立的环境评价神经元网络模型的初步模型进行训练、检验、校核、优化，得到最优的神经元网络模型。
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