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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种基于多属性二型模糊神经网络的总氮去除量检测方法-CN202310714351.8在审
发明人：韩红桂;孙晨暄;伍小龙;杨宏燕;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06N3/043 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多属性二型模糊神经网络的总氮去除量检测方法，实现污水处理过程总氮去除量的在线智能检测。由于进水流量、进水成分、天气和运行工艺的变化，污水处理过程存在多种运行工况。然而，针对难以全面建模具有多种运行工况的污水处理过程，本发明设计一种基于多属性二型模糊神经网络总氮去除量智能检测方法，通过建立区间二型模糊神经网络总氮去除量检测模型，利用多属性模糊规则表达污水处理过程变量与总氮去除量的关联关系，基于梯度下降算法校正总氮去除量检测模型参数，实现多工况下总氮去除量的准确检测。
一种基于属性模糊神经网络去除检测方法

[发明专利]一种数据和知识驱动的总氮去除量智能检测方法-CN202211676768.1在审
发明人：韩红桂;孙晨暄;伍小龙;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提出一种数据和知识驱动的总氮去除量智能检测方法，实现了污水处理过程中总氮去除量的在线智能检测。在污水处理过程中，通常使用来自多个场景的信息来监测其运行状态。由于具有异构特性的数据和知识无法被有效融合，导致难以提供一个统一可靠的监测方案，因此，本发明利用一种数据和知识驱动的模型预测污水处理过程的总氮去除量。该方法通过采集污水处理过程中的数据、约束知识和语义知识表达污水处理过程的运行状态，利用基于过程数据和语义知识的协同优化算法更新智能检测模型，实现污水处理过程总氮去除量的准确检测。
一种数据知识驱动去除智能检测方法

[发明专利]一种基于自适应判别策略的区间二型模糊神经网络出水总磷智能检测方法-CN202210493001.9在审
发明人：韩红桂;孙晨暄;伍小龙;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于自适应判别策略的区间二型模糊神经网络出水总磷智能检测方法，实现了污水处理过程中不同工况下出水总磷浓度的实时智能检测。由于污水处理过程具有多种不同工况，难以利用单一固定的数学模型进行表达，因此，本发明利用一种自组织区间二型模糊神经网络表达污水处理过程。该方法通过实时分析污水处理过程数据，利用污水处理过程数据更新检测模型参数，基于动态数据分布差异的自适应判别策略完成检测模型结构动态调整，实现不同工况下出水总磷浓度的快速准确检测。
一种基于自适应判别策略区间模糊神经网络出水智能检测方法

[发明专利]一种基于非奇异梯度下降算法的区间二型模糊神经网络的出水总氮智能检测方法-CN202210213127.6在审
发明人：韩红桂;孙晨暄;伍小龙;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本发明提出一种基于非奇异梯度下降算法的区间二型模糊神经网络的出水总氮智能检测方法，实现了污水处理过程中出水总氮浓度的快速智能检测。针对污水处理过程具有机理复杂和高度非线性的特点，难以利用准确的数学模型进行表达，因此，本发明利用区间二型模糊神经网络表达污水处理过程。该方法通过提取与出水总氮相关的特征变量，利用一种非奇异的梯度下降算法对基于区间二型模糊神经网络的出水总氮智能检测模型的参数进行调整，实现出水总氮智能模型的设计，保证污水处理过程中出水总氮浓度的快速智能检测。
一种基于奇异梯度下降算法区间模糊神经网络出水智能检测方法

[发明专利]一种基于信息融合-区间二型模糊神经网络的出水总磷智能检测方法-CN202110883215.2在审
发明人：韩红桂;孙晨暄;伍小龙;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于信息融合‑区间二型模糊神经网络的出水总磷智能检测方法，实现污水处理过程中出水总磷浓度的智能检测。针对污水处理过程具有复杂、非线性的特点，难以利用精确的数学模型建立，该出水总磷智能检测方法通过提取与出水总磷相关的特征变量，建立基于区间二型模糊神经网络的出水总磷检测模型，利用一种信息融合方法对检测模型进行训练，实现检测模型结构和参数的自动调整，完成了出水总磷智能检测模型的设计，在污水处理厂低成本运行的前提下保证了污水处理过程中出水总磷浓度的实时智能检测并提高了检测精度。
一种基于信息融合区间模糊神经网络出水智能检测方法

[实用新型]一种城市污水处理出水总氮智能检测系统-CN202022005770.9有效
发明人：韩红桂;孙晨暄;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-09-15 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G01N1/16 文献下载
摘要：一种城市污水处理出水总氮智能检测系统既属于污水处理领域，又属于智能检测技术领域。包括污水采样装置、总氮智能检测机构和控制机构，所述的污水采样装置包括采样管、多通道型蠕动泵和止回阀；所述总氮智能检测机构包括净化箱和总氮分析仪，所述净化箱含有液体过滤器、旋流器和含光源定位的定量器；控制机构内部设有无线通讯模块、存储器、电源、显示模块、控制电路、远程电源控制器；所述检测机构外部设有显示屏、操作面板和警示灯。本实用新型通过配备净化箱，另外通过与无线通讯模块和远程电源控制器配合，不仅能方便快捷的对水体完成采样，而且能够降低水样中无关因素对总氮分析的干扰，保证总氮含量的准确检测。
一种城市污水处理出水智能检测系统

[发明专利]基于模糊神经网络的出水总磷预测方法、电子设备及介质-CN202110250836.7在审
发明人：郑江;顾剑;阜葳;韩红桂;何政;王欢欢;赵楠;孙晨暄;乔俊飞 -专利权人：北京北排水环境发展有限公司;北京工业大学
申请日： 2021-03-08 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于模糊神经网络的出水总磷预测方法、电子设备及介质。该方法可以包括：确定出水总磷的特征变量作为输入变量；构建基于模糊神经网络的初始预测模型；获取训练样本并输入至初始预测模型，通过多目标粒子群优化算法确定最终预测模型；将输入变量输入至最终预测模型，计算出水总磷。本发明建立基于模糊神经网络的预测模型对出水总磷进行预测，采用非对称隶属函数对变量数据的分布特性进行描述，利用多目标粒子群优化算法同时对模糊神经网络结构和参数进行动态调整，实现污水处理出水总磷浓度的实时预测。
基于模糊神经网络出水预测方法电子设备介质

[发明专利]一种基于多目标优化-模糊神经网络的出水总氮智能检测方法-CN202010964415.6在审
发明人：韩红桂;孙晨暄;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-09-15 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种基于多目标优化‑模糊神经网络的出水总氮智能检测方法属于污水处理领域，针对污水处理过程中出水总氮浓度难以实时检测、预测结果精确度低的问题。该智能检测方法针对网络的多级学习目标函数，采用具有全局优化能力的多目标粒子群优化算法优化网络结构和参数，建立合适的模糊神经网络检测模型，解决了基于单一目标函数的模糊神经网络泛化能力较差的问题；实验结果表明该方法提高了出水总氮的预测精度，保障在污水处理过程中出水总氮实能够实时准确地获得，同时保证了污水处理厂中低成本的需求。
一种基于多目标优化模糊神经网络出水智能检测方法

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