| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-17页 |
| ·研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·水环境质量评价研究的国内外现状 | 第8-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·创新点 | 第14-15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第2章 常用的水环境质量评价方法综述 | 第17-30页 |
| ·单因子评价方法 | 第17页 |
| ·综合评价方法 | 第17-26页 |
| ·综合指数法 | 第17-20页 |
| ·模糊综合评价法 | 第20-21页 |
| ·灰色综合评价法 | 第21-22页 |
| ·主成分分析法 | 第22-23页 |
| ·物元分析法 | 第23-24页 |
| ·投影响寻踪法 | 第24-25页 |
| ·神经网络评价法 | 第25-26页 |
| ·地理信息系统（GIS） | 第26页 |
| ·小结 | 第26-30页 |
| 第3章 两次改进尼梅罗综合污染指数法 | 第30-75页 |
| ·对传统的尼梅罗综合污染指数法的辩证分析 | 第30-33页 |
| ·传统的尼梅罗综合污染指数法的优势 | 第31-32页 |
| ·传统的尼梅罗综合污染指数法的缺点 | 第32-33页 |
| ·改进及再改进公式的确定 | 第33-34页 |
| ·污染因子权重值的求法 | 第34-35页 |
| ·污染等级的划分 | 第35页 |
| ·改进及再改进尼梅罗综合污染指数法的优点 | 第35-37页 |
| ·应用实例分析 | 第37-70页 |
| ·小结 | 第70-75页 |
| 第4章 系统聚类—神经网络耦合模型及其在地下水环境质量评价中的应用 | 第75-84页 |
| ·HC—NN 耦合模型的提出 | 第75-77页 |
| ·系统聚类法原理 | 第75-77页 |
| ·耦合的实现 | 第77页 |
| ·学习样本的确定 | 第77-78页 |
| ·网络结构的确定 | 第78页 |
| ·过拟合现象的讨论 | 第78-80页 |
| ·应用实例分析 | 第80-83页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| 第5章 扩增学习样本的系统聚类—神经网络耦合模型 | 第84-93页 |
| ·扩增学习样本的重要性分析 | 第84-85页 |
| ·扩增学习样本的具体方法 | 第85-86页 |
| ·神经网络期望输出的分类原则 | 第86-87页 |
| ·神经网络参数的重新确定 | 第87-88页 |
| ·应用实例分析 | 第88-91页 |
| ·小结 | 第91-93页 |
| 第6章 结论和建议 | 第93-98页 |
| ·各种方法评价结果的综合统计 | 第93-95页 |
| ·结论 | 第95-96页 |
| ·建议 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-107页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 中文摘要 | 第109-112页 |
| ABSTRACT | 第112-114页 |