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摘 要:本发明公开一种基于改进型RBF神经网络的污水悬浮物浓度软测量方法,首先使用减聚类算法自动确定出隐层神经元的个数,然后再使用差分进化算法优化得到各个隐层神经元的中心点向量,从而基于这种改进RBF神经网络模型建立污水悬浮物浓度的软测量模型。本发明方法的优势在于:首先,本发明方法在建立污水悬浮物浓度软测量模型时,不随意人为确定RBF神经网络模型中隐层神经元的个数,而是通过减聚类算法确定隐层神经元个数。其次,本发明方法通过差分进化算法优化求解得到隐层神经元的中心点向量,能有效的降低软测量误差。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110300716.3 | 专利名称: | 一种基于改进型RBF神经网络的污水悬浮物浓度软测量方法 |
申请日: | 2021-03-13 | 申请/专利权人 | 宁波大学科学技术学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省宁波市慈溪市白沙路街道文蔚路521号宁波大学科学技术学院机械工程与自动化学院 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 污水处理搜索 |
公开/公告日: | 2021-08-06 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113221436A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |