本发明涉及一种基于人工神经网络的水质生物毒性预测方法，利用生物
电化学水质综合毒性传感器检测水体水样，通过采集传感器检测正常水体水样和有毒水体水样的电流变化数据，以特定时间节点电流抑制率作为输入，水质有无毒性作为输出；选取含3层的感知器神经网络，其隐含层数为1，体系结构采取自定义，使用批处理训练类型和共轭梯度优化算法进行神经网络的学习训练，最终获得能够准确预测水质生物毒性的神经网络模型。基于检测灵敏度高的生物电化学水质综合毒性传感器和具有良好预测性能的人工神经网络模型，实现对水体水质生物毒性快速及准确地预测。
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“基于人工神经网络的水质生物毒性预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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