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公开(公告)号：CN118313414B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410439091.2
申请日：2024-04-12
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出的基于动态LSTM神经网络的污水处理出水COD预测方法、设备、介质及产品，涉及数据处理技术领域。该方法包括：预处理污水厂生化池进出水数据；创建动态LSTM神经网络模型，设计门权重动态调整算法，动态调整模型输入门和遗忘门的权重配比，实现污水厂输出指标的精准预测，缩减预测时间，减少污水处理成本；初始化动态神经网络模型并设定模型训练参数，调用粒子群算法对门权重动态调整算法的超参数进行寻优，基于随机梯度下降法进行模型训练直至损失函数的曲线收敛；调用预处理好的测试数据集作为模型输入，得到标准化处理输出的预测结果，根据预设的目标变量计算预测结果的准确率，为增加或者减少曝气量或投药量提供指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119559633A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411610334.0
申请日：2024-11-12
Applicant: 北方工业大学 , 北京金控数据技术股份有限公司
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的微生物图像识别方法、装置、设备、介质及产品，涉及微生物检测领域。该方法包括采集活性污泥中多种微生物的图像，并标注图像中微生物的类别；对图像进行数据增强，并与标注的图像中微生物的类别一起构成活性污泥微生物图像数据集；利用活性污泥微生物图像数据集训练Faster RCNN网络，获得微生物识别模型；将待检测微生物的图像输入微生物识别模型，识别待检测微生物的类别。本申请能够对活性污泥中的微生物进行高效、准确地检测与分类。
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公开(公告)号：CN118313414A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410439091.2
申请日：2024-04-12
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出的基于动态LSTM神经网络的污水处理出水COD预测方法、设备、介质及产品，涉及数据处理技术领域。该方法包括：预处理污水厂生化池进出水数据；创建动态LSTM神经网络模型，设计门权重动态调整算法，动态调整模型输入门和遗忘门的权重配比，实现污水厂输出指标的精准预测，缩减预测时间，减少污水处理成本；初始化动态神经网络模型并设定模型训练参数，调用粒子群算法对门权重动态调整算法的超参数进行寻优，基于随机梯度下降法进行模型训练直至损失函数的曲线收敛；调用预处理好的测试数据集作为模型输入，得到标准化处理输出的预测结果，根据预设的目标变量计算预测结果的准确率，为增加或者减少曝气量或投药量提供指导。
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公开(公告)号：CN119831949A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411885260.1
申请日：2024-12-20
Applicant: 北方工业大学 , 北京金控数据技术股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/70
Abstract: 本申请公开了一种基于图像识别的活性污泥上清液浊度智能检测方法、系统、设备、介质及产品，涉及图像识别领域，该方法包括获取待分割的活性污泥图像；将待分割的活性污泥图像输入至上清液图像分割模型，得到上清液图像；对上清液图像进行预处理，得到上清液区域图像；采用HOG方法对上清液区域图像进行特征提取，得到上清液区域图像的特征向量；将上清液区域图像的特征向量输入至上清液浊度检测模型，得到上清液浊度。本申请提高了活性污泥上清液浊度检测的自动化和智能化程度。
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公开(公告)号：CN119169106A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411048814.2
申请日：2024-08-01
Applicant: 北京金控数据技术股份有限公司 , 北方工业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于图像识别的活性污泥颜色检测方法及相关装置，涉及活性污泥颜色检测技术领域，利用训练好的活性污泥检测模型对沉降量筒图像中的活性污泥区域进行检测，得到活性污泥区域图像，计算活性污泥区域图像中活性污泥区域内的每一像素点的色调、饱和度和亮度，并将所有像素点的色调、饱和度和亮度分别与每一颜色对应的色调分布区间、饱和度分布区间和亮度分布区间进行对比，确定活性污泥的颜色，从而不再通过模型预测活性污泥的颜色，解决了活性污泥颜色样本数据集较少且分布不均衡，导致可用于模型训练的数据量较少，模型不准确的问题，提高了活性污泥颜色检测精度。
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公开(公告)号：CN116681174A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310664709.0
申请日：2023-06-06
Applicant: 北京金控数据技术股份有限公司 , 北方工业大学
Abstract: 本发明公开一种污水处理生化池曝气量预测方法、系统、设备及介质，涉及污水处理技术领域，该方法包括：构建数据集，数据集中样本数据包括输入数据和标签数据，输入数据包括第一时刻污水处理生化池的进水指标、第二时刻污水处理生化池的出水指标、以及从第一时刻至第二时刻的溶解氧浓度，标签数据为第二时刻污水处理生化池的曝气量；采用数据集训练Stacking融合模型得到曝气量预测模型；Stacking融合模型至少包括两级模型；将k‑n时刻进水指标、k时刻出水指标、以及从k‑n至k时刻的溶解氧浓度输入曝气量预测模型得到k时刻污水处理生化池的预测曝气量；n为第一时刻与第二时刻之间的时间差。本发明提高曝气量预测的准确性。
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