崔东文

(文山州水务局，云南文山 663000)

湖库富营养化是指湖库水体在自然因素和(或)人类活动的影响下，大量营养盐输入湖库水体，使湖库逐步由生产力水平较低的贫营养状态向生产力水平较高的富营养状态变化的一种现象。湖库富营养化评价，就是通过与湖库营养状态有关的一系列指标及指标间的相互关系，对湖库的营养状态作出准确的判断［1－2］。由于富营养化的类型和进程的快慢不一样，其评价方法也不尽相同［2］，如参数法、营养状态指数法、营养度法、图解法、生物评价法、评分法、主分量分析法、灰色关联分析法、模糊综合评价法、贝叶斯公式法等，这些研究取得了一定的成果，但也存在一些问题［3］。近几年，随着人工神经网络技术的迅速发展和日益成熟，国内外的研究人员将其成功地运用于水环境的研究中，获得了相当满意的成果［4］。本文基于离散Hopfield神经网络联想记忆特性，建立了湖库富营养化等级综合评价模型，对全国24个湖库进行富营养化等级综合评价，将离散Hopfield神经网络引入到湖库富营养化等级综合评价中，为湖库富营养化等级评价提供新的理论和方法。

1 Hopfield网络及其算法

1.1 Hopfield网络概述

Hopfield神经网络是1982年美国物理学家J.J.Hopfield首先提出来的。Hopfield网络作为一种全连接型的神经网络，曾经为人工神经网络的发展开辟了新的研究途径。它利用与阶层型神经网络不同的结构特征和学习方法，模拟生物神经网络的记忆机理，在联想记忆、分类及优化计算等方面得到了成功的应用，获得令人满意的结果［5－6］。……