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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	基于PSO_RBF神经网络的南海近岸海域悬浮物浓度遥感反演显示文摘悬浮物浓度(suspended solid concentration,SSC)是近岸海域环境评价的重要参数,利用粒子群优化算法(PSO)优化径向基函数(RBF)神经网络,将网络结构中参数的选取转化为参数的优化,建立一种改进的用于南海近岸水体悬浮物浓度监测评估的神经网络模型。基于2009年3月份的ETM+影像数据和香港环保署实测采样点数据,建立光谱反射率与悬浮物浓度之间的预测模型。结果表明,PSO_RBF网络模型的预测结果与实际情况吻合度较高,模型精度达到80%,与线性模型和传统RBF网络模型相比,预测精度有了明显的提升。	吕君伟刘湘南王晶程军保	2013	海洋环境科学2013，32，5：	5

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