发明专利已授权

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

📄 申请号：CN202110300716.3 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-03-13

公开号

CN113221436A

公开日

2021-08-06

申请人

宁波大学科学技术学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06F17_16 , G06N3_00 , G06N3_04 , G01D21_02 , G01N15_06 , G06F111_10 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法神经网络软测量技术

应用场景

污水处理, 水质监测, 环境保护, 工业过程控制

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于特征变量极限学习机的排污口磷含量测量方法

当前第 / 件

一种基于KPLSR模型的污水处理出水总氮浓度软测量方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

G06F30_00 G06F30_10 G06F30_12 G06F30_13 G06F30_15 G06F30_17 G06F30_18 G06F30_20 G06F30_22 G06F30_23 G06F30_25 G06F30_27 G06F30_28 G06F30_30 G06F30_31 G06F30_32 G06F30_323 G06F30_327 G06F30_33 G06F30_3308 G06F30_331 G06F30_3315 G06F30_3323 G06F30_337 G06F30_34 G06F30_36 G06F30_367 G06F30_373 G06F30_39 G06F30_392 G06F30_394 G06F30_396 G06F30_398 覆盖33个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：13 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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