公开(公告)号：CN115541837A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211125035.9

申请日：2022-09-16

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 蒙西 ,  张寅 ,  乔俊飞

IPC: G01N33/18 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于动态模糊神经网络的出水总氮智能检测方法，既属于城市污水处理领域，又属于智能建模领域。本发明基于动态模糊神经网络建立了出水总氮智能检测模型，进而实现了对出水总氮的实时准确检测。首先，结合专家知识与互信息分析，确定出水总氮智能检测模型的输入变量。然后，结合自组织增删机制与改进二阶学习算法，设计了动态模糊神经网络，建立城市污水处理出水总氮智能检测模型；并且，动态模糊神经网络能够根据在线数据实时更新，保证了非平稳环境中对于出水总氮的准确测量。通过污水处理基准仿真模型平台上的数据，评估了基于动态模糊神经网络的出水总氮智能检测方法的有效性。本发明解决了城市污水处理出水总氮难以实时准确检测的问题。

公开(公告)号：CN115541837B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202211125035.9

申请日：2022-09-16

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 蒙西 ,  张寅 ,  乔俊飞

IPC: G01N33/18 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于动态模糊神经网络的出水总氮智能检测方法，既属于城市污水处理领域，又属于智能建模领域。本发明基于动态模糊神经网络建立了出水总氮智能检测模型，进而实现了对出水总氮的实时准确检测。首先，结合专家知识与互信息分析，确定出水总氮智能检测模型的输入变量。然后，结合自组织增删机制与改进二阶学习算法，设计了动态模糊神经网络，建立城市污水处理出水总氮智能检测模型；并且，动态模糊神经网络能够根据在线数据实时更新，保证了非平稳环境中对于出水总氮的准确测量。通过污水处理基准仿真模型平台上的数据，评估了基于动态模糊神经网络的出水总氮智能检测方法的有效性。本发明解决了城市污水处理出水总氮难以实时准确检测的问题。

公开(公告)号：CN113077039A

公开(公告)日：2021-07-06

申请号：CN202110304217.1

申请日：2021-03-22

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 蒙西 ,  张寅 ,  乔俊飞

IPC: G06N3/02 ,  G06K9/62 ,  G06F17/16 ,  G01N33/18

Abstract: 本发明公开一种基于任务驱动RBF神经网络的出水总氮TN软测量方法，本发明基于任务驱动径向基神经网络建立了出水总氮软测量模型，实现了对出水总氮浓度的实时精准获取；首先，结合机理知识和互信息分析，确定与出水TN相关的特征变量；然后，有机结合二阶学习算法和自适应结构增删算法，自适应设计任务驱动RBF神经网络，建立城市污水处理出水总氮TN软测量模型，实现对出水总氮TN的实时检测，解决城市污水处理出水总氮TN难以实时精准测量的问题。

公开(公告)号：CN113077039B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202110304217.1

申请日：2021-03-22

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 蒙西 ,  张寅 ,  乔俊飞

IPC: G06N3/02 ,  G06F18/214 ,  G06F17/16 ,  G01N33/18

Abstract: 本发明公开一种基于任务驱动RBF神经网络的出水总氮TN软测量方法，本发明基于任务驱动径向基神经网络建立了出水总氮软测量模型，实现了对出水总氮浓度的实时精准获取；首先，结合机理知识和互信息分析，确定与出水TN相关的特征变量；然后，有机结合二阶学习算法和自适应结构增删算法，自适应设计任务驱动RBF神经网络，建立城市污水处理出水总氮TN软测量模型，实现对出水总氮TN的实时检测，解决城市污水处理出水总氮TN难以实时精准测量的问题。