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一种改进SOM神经网络及其在水质评价中的应用研究的综述报告
随着工业和城市化的发展，水质问题日益受到人们的关注。水质评价是保障水资源安全及人类健康的一项重要任务。为了提高水质评价的准确性和可靠性，一些研究人员利用神经网络技术构建了一种自组织神经网络（SOM）模型，并应用于水质评价领域，取得了一定的成果。
然而，现有的SOM神经网络模型仍存在一些缺陷，例如：1）对样本数据的敏感性不足；2）地理空间信息的利用不充分；3）对模型的解释性不强等。针对这些问题，一些学者对SOM神经网络进行了改进，并将其应用于水质评价研究中，取得了一定的成果。
改进一：基于KDE-SOM网络的水质评价
张青山等（2013）[1]通过引入核密度估计（KDE）方法改进SOM神经网络模型，在模型中引入了核密度函数，可在学习过程中提高数据的拟合度。同时，引入了样本点的邻域半径（h）和带宽（σ）等参数，能够更精确地描述数据的分布情况，并使模型在学习过程中更加稳定，提高了模型的预测结果的准确性和可靠性。通过对SOM神经网络模型在水质评价中的应用进行实验比较，结果表明改进后的KDE-SOM网络模型在准确性和稳定性方面有较大的提高。
改进二：基于变异种群策略的SOM网络
胡红建等（2016）[2]提出了一种基于变异种群策略的SOM神经网络模型。通过变异算子对网络权重进行变异操作，使模型具有更强的搜索能力和全局优化能力。同时，采用期望最小化算法对模型进行权重更新，进一步提高了模型的预测精度。应用该模型进行水质评价研究，结果表明该模型在预测准确性和收敛速度方面都有极大的改善。
改进三：基于空间信息的SOM网络
阮炜、刘鑫等（2011）[3]提出一种基于空间信息的SOM神经网络模型，该模型将地理位置信息加入到模型中，并采用多变量方法同时考虑水质指标和空间变化关系。在空间自相关性检验中采用了Moran'sI指数，并对无空间变量和有空间变量进行了对比实验。实验结果表明，该模型综合考虑了空间依赖性和非线性数据的特征，改善了传统SOM模型的缺陷，提高了模型的预测准确性。
总之，改进SOM神经网络的方法和应用多种多样，通过引入核密度估计、变异种群策略和空间信息等手段，可以提高模型的准确性和解释性。因此，在水质评价领域中，SOM神经网络模型将为研究人员提供更精确、更可靠、更全面的水质评价方法和手段。
参考文献：
[1]张青山,王文平,刘彦兴.基于核密度函数的自证神经网络在水质评价中的应用[J].测绘科学,2013,38(5):43-46.
[2]胡红建,郑桃花,王华,等.基于变异种群策略的自组织神经网络在水质评价中的应用[J].计算机与应用化学,2016,33(7):919-923.
[3]阮炜,刘鑫,洪卫明.基于空间信息的自组织神经网络在水质评价中的应用[J].安全与环境工程,2011,18(4):145-148.