中国科技论文在线

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2009年10月30日

李祚泳，丁恒康

中国环境监测，2005，21，（2）:74～83，-0001，（）：

-1年11月30日

应用BP网络对大气颗粒物进行源解析，将大气采集样本中的元素含量和大气颗粒物源成分谱构成训练样本集，用BP网络进行训练，由训练好的网络的权值可以计算出大气颗粒物的污染排放源的权重贡献率。将BP源解析法的计算结果与其它源解析法得到的结果比较，表明BP网络应用于大气颗粒物的源解析是可行的。

人工神经网络，大气颗粒物，源解析

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2009年10月30日

【期刊论文】基于粗集理论的地下水水质指标属性约简

李祚泳，熊建秋，，邹长武

水科学进展，2005，16（4）:494～499，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

粗集理论是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具。将粗集理论用于地下水水质指标属性约简，采用区分矩阵属性约简算法对原有的4个水质指标进行分析，发现仅需要其中的3个就可以表达相同的地下水水质级别区分能力，还得出了各水质指标相对于地下水水质级别的属性重要性。理论分析和应用实践表明了粗集理论用于地下水水质指标属性约简具有简便、准确和实用性强等特点。

粗集，属性重要性，属性约简，地下水水质

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2009年10月30日

【期刊论文】An exploration of the uncertainty relation satisfied by BP network learning ability and generalization ability

李祚泳， LI Zuoyong & PENG Lihong

Science in China Ser. F Information Sciences, 2004, 147, 2: 137～150，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

network generalization ability; through the simulation of BP network overfit numerical modeling test with different types of functions, it is ascertained that the overfit parameter q in the relation generally has a span of 7×10−3 to 7×10−2; the uncertainty relation then helps to obtain the formula for calculating the number of hidden nodes of a network with good generalization ability under the condition that multiple correlation coefficient is used to describe sample complexity and the given approximation error requirement is satisfied; the rationality of this formula is verified; this paper also points out that applying the BP network to the training process of the given sample set is the best method for stopping training that improves the generalization ability.

BP network,， learning ability,， generalization ability,， overfit relation,， network structure optimization.，

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2009年10月30日

【期刊论文】基于免疫进化算法优化的灾情评估指数公式及效果检验

李祚泳，杨怀金，燕鹏

高原气象，2004，23（4）：553～557，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

在分析灾情评估指标特征的基础上，提出了一种适用于多指标的灾情评估普适公式；对不同的评估指标及其分级标准，用免疫进化算法对公式中参数进行优化，得到对不同灾情评估指标及评价标准适用的指数公式。公式用于我国部分省市和地区的多种自然灾害的灾度评价，评价结果比较符合实际。该公式具有可比性、普适性和简单实用的特点。

灾情评估，免疫进化算法，参数优化，指数公式

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2009年10月30日

【期刊论文】基于蚁群算法的两地之间的最佳路径选择*

李祚泳，钟俊，彭荔红

系统工程，2004，22（7）：88～92，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

应用蚁群算法于公路交通系统，引入“状态参数”表示天气、路质、路况等诸多不确定因素对公路交通的影响，提出两地之间满足“合理路径”的条件和包含不确定因素影响的“虚拟路径”长度新概念及其计算公式，比较计算出的各路径的“虚拟路径”长度，可从两地的诸多“合理路径”中，优选出最佳路径，实例模拟计算结果表明蚁群算法用于公路系统中的最佳路径的实时查询是有效和可行的。

蚁群算法，组合优化，交通系统

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