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公开(公告)号：CN112551691A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011247072.8
申请日：2020-11-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多激励函数极限学习机的自适应污水处理控制方法，该方法由极限学习机与自适应控制结合而成，实现对于污水处理系统中溶解氧浓度的控制。该方法具体包括有数据预处理、神经网络初始化、神经网络在线迭代以及构成基于极限学习机的控制器等步骤。该方法不依赖污水处理系统机理模型，而直接利用系统输入输出数据对控制器进行动态调整，具有较强的鲁棒性与较好的控制性能，同时利用极限学习机进行训练，降低由于控制器计算所带来的系统延时，使得该方法在污水处理控制应用方面具有一定的研究意义与进一步探索的价值。
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公开(公告)号：CN112308169A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011247093.X
申请日：2020-11-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进在线序列极限学习机的出水水质预测方法，该方法在机器学习方法极限学习机的基础上，考虑了不满秩矩阵求逆以及参数随机对神经网络带来的影响，将岭回归及ensemble方法引入并提出了改进在线序列极限学习机方法，将该方法应用在污水处理的水质预测上，具有训练速度快、可实时在线预测以及预测效果好等特点，有效解决了由于传感器硬件不足所带来的污水处理控制的延时问题，对污水处理工艺的提升具有重要的现实意义与经济价值。
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公开(公告)号：CN112016380A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010428128.3
申请日：2020-05-20
Applicant: 中国科学院动物研究所 , 浙江大学
Abstract: 本发明提供一种野生动物监测方法及系统，所述方法包括：获取位于相机附近的多种传感器所感测的数据，根据所获取的数据确定是否触发所述相机进行图像序列的采集；其中，所述多种传感器所感测的数据包括红外数据、声音强度数据和环境数据中的至少两种数据；获取所述相机所采集的图像序列，在所述图像序列中选择包含动物且非冗余的图像；将所选择的图像发送给服务器。本发明提高了野生动物的监测效率，减少传输时间，降低系统功耗，同时减少服务器系统负担。
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公开(公告)号：CN107247230A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710535343.1
申请日：2017-07-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机和数据驱动的旋转电机状态监测方法，包括采集旋转电机振动信号，利用曲线拟合振动信息预测旋转电机加速度及速度运行状态，以及根据误差、电机性能等指标评估电机状态。将采集节点安装于旋转电机外壳上，实时获得监测电机的三轴振动信号以及环境温湿度，通过物联网无线通讯技术传至接收端，再由接收端存储至数据库，利用小波分析与ARIMA模型或者其他时间序列预测方法计算各节点速度频谱图等信息，得到预测曲线。加入历史误差补偿得到准确的预测值，将之与真值比较得到此刻误差。此误差作为支持向量机分类的主要特征、结合温度、电机功率、转速等辅助特性做出故障判断。
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