【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第3期 410-413页,共4页

【作 者】： 王芳 ; 孙初锋

【摘 要】 研究利用细菌生物荧光性进行化工污染检测的问题。化工污染物中不可避免存在一定的光吞噬物．对发光生物细菌的光强度进行了吞噬，吞食量与发光强度间无法形成关联，传统的光强度测量方法都是假设这种吞噬不会影响最终测量结果，或者采用固定补偿的方式解决，但是在高精度测量中，这种粗放式的补偿无法满足高精度的要求，造成污染检测效果不准。提出了一种基于粗糙集模糊神经网络的生物荧光化工污染优化检测方法。在粗糙集模糊神经网络状态参数更新时，把光损失作为逆向传递参数，建立细化补偿模型对发光量进行量化，根据光吞噬参数建立检测模型，优化污染检测过程。仿真结果表明，改进方法能够极大地提高检测的准确性。