一种基于径向基函数神经网络的多父代遗传算法空气源热泵多目标优化控制方法，包括以下步骤：步骤1、根据用户需求将输入输出变量输入进系统中；步骤2、径向基函数神经网络的创建、训练以及测试；步骤3、基于训练完成的径向基函数神经网络，利用多父代遗传算法对空气源热泵进行多目标优化；步骤4通过上述步骤可以根据Pareto解得到最优解的输入变量的参数值，将得到的输入变量值传递给系统来调节热泵的控制量。本发明在高精度的同时还能够快速实现对系统的COP制热量Qh或者二氧化碳释放量m和制热量Qh多目标优化。
📄 2018116199282
📂 G05B13_04
👤 浙江工业大学
📅 2018-12-28
本发明属于环境照度快速测量的方法，特别涉及一种基于径向基函数神经网络建立的环境照度测量方法，包括：采用摄像设备获取灰度图像信息，利用被测环境中参考点放置的照度传感器的照度测量数据，使用照度计测量环境工作面照度数据，生成数据集；使用数据集训练径向基函数神经网络实现对照明工作面照度分布的估计。这种照度分布测量方法解决了当前使用摄像头或相机进行照度测量时必须进行的相机或摄像头繁琐而昂贵的校准过程，以及测量过程需要读取摄像头或相机曝光时间、增益等参数的弊端，照度分布测量对相机或摄像头要求低，通用性强，为工程化应用提供了极大地便利。
📄 2021107011878
📂 G01J1_00
👤 陕西科技大学
📅 2021-06-23
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台