“乔俊飞”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果313个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于深度森林回归算法的二噁英排放浓度软测量方法-CN202010263169.1有效
发明人：汤健;夏恒;乔俊飞;杜胜利;李晓理 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-04-07 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度森林回归算法的DXN排放浓度软测量方法，以原始特征作为输入层森林模型的输入，训练4个子森林模型后串行组合子森林模型的预测均值获得层回归向量，将其与原始特征进行特征重组得到增强层回归向量；将增强层回归向量作为中间层森林模型的输入，计算当前层森林模型在验证集上的均方根误差对中间层森林模型深度进行自适应调整，将调整后的输入层的最后一层的森林模型的层回归向量与原始特征组合，将获得增强层回归向量作为中间层森林模型的输出；将增强层回归向量作为输出层森林模型的输入，训练输出层中的4个子森林模型，对输出层的每个子森林模型预测均值进行算术平均获得最终DXN预测值。
一种基于深度森林回归算法二噁英排放浓度测量方法

[发明专利]一种基于PSO的递归RBF神经网络出水BOD预测方法-CN201811501279.6有效
发明人：李文静;褚明慧;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2018-12-10 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种基于PSO的递归RBF神经网络出水BOD预测方法实现BOD浓度的在线预测是先进制造技术领域的重要分支，既属于控制领域，又属于水处理领域。本发明通过设计PSO‑RRBF神经网络，根据污水处理过程采集的数据实现了BOD浓度的实时测量，解决了污水处理过程出水BOD浓度难以实时测量的问题，提高了城市污水处理厂水质质量实时监控水平。
一种基于 pso 递归 rbf 神经网络出水 bod 预测方法

[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]一种基于模糊随机配置网络的出水总磷浓度软测量方法-CN202310564458.9在审
发明人： 乔俊飞;李康;李大鹏;耿志力 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06N3/043 文献下载
摘要：一种基于模糊随机配置网络的出水总磷浓度软测量方法涉及工业人工智能领域并直接应用于污水处理领域。本发明融合随机配置网络和TS模糊推理规则各自的优势，设计了一种名为模糊随机配置网络新颖的神经‑模糊模型来进一步提升随机配置网络的非线性处理能力、自学习能力以及模糊推理能力，进而实现对污水处理过程出水总磷浓度的精准高效测量。
一种基于模糊随机配置网络出水浓度测量方法

[发明专利]超大跨度隧道喦字形支护结构及其开挖工法-CN201810621952.3有效
发明人：吕刚;张民庆;何志军;答治华;李汶京;刘树红;王建功;刘建友;岳岭;蒋思;罗都颢;陈红念;蒋伟平;乔俊飞;于晨昀;刘方;卓越;彭斌;张斌;张宇宁;凌云鹏 -专利权人：中铁工程设计咨询集团有限公司;中国铁路总公司;中国铁路经济规划研究院有限公司;中铁五局集团有限公司
申请日： 2018-06-15 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： E21D11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种超大跨度隧道喦字形支护结构，其包括：第一混凝土层；格栅钢架，其贴近第一混凝土层设置；第一锚杆，其连接格栅钢架和隧道围岩；第二锚杆，其连接格栅钢架和隧道围岩；预应力锚索，其连接格栅钢架和隧道围岩；第二混凝土层，其用于覆盖所述格栅钢架；钢筋网，其覆盖在第二混凝土层上；锁脚锚管，其连接第二混凝土层和隧道围岩；以及第三混凝土层，其用于覆盖所述所述钢筋网，以及第一锚杆、第二锚杆、预应力锚索固定连接所述格栅钢架的一端。本发明其能够解决超大跨软弱围岩隧道的开挖和支护问题，工法简洁，工序转换少，可实现了大跨隧道的安全快速施工。
超大跨度隧道字形支护结构及其开挖

[发明专利]一种基于注意力模块化神经网络的城市固废焚烧过程NOx-CN202310467006.9在审
发明人：蒙西;王岩;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于注意力模块化神经网络的城市固废焚烧过程NOx预测方法，实现了NOx浓度的准确预测，包括以下步骤：首先，采集数据并对数据进行预处理；其次，确定模型的输入变量和输出变量；然后，采用注意力模块化神经网络建立预测模型；最后，将测试数据作为模型的输入，验证了模型的有效性。本发明有效地实现了NOx浓度的准确预测，具有重要的理论意义和应用价值。
一种基于注意力模块化神经网络城市焚烧过程 no base sub

[发明专利]基于模块化随机配置网络的出水氨氮浓度软测量方法-CN202310564457.4在审
发明人： 乔俊飞;李康;李大鹏;耿志力 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：基于模块化随机配置网络的出水氨氮浓度软测量方法涉及污水处理过程智能建模领域。本发明基于类脑模块化网络以及随机配置网络在处理复杂建模任务时各自的优势，解决污水处理中出水氨氮浓度难以实时精准检测的问题。该方法首先利用灰色关联分析提取影响出水氨氮浓度的主要变量；然后，基于模糊聚类方法进行任务分解以缓解各建模任务的复杂性；之后，利用“分而治之”思想，对分解后的各子任务分别构建相应的随机配置网络子模型，并将各子模型输出的结果进行集成以提升对出水氨氮浓度的测量效果，进而实现对污水处理过程出水氨氮浓度的精准有效测量。基于实际污水处理厂收集的相关水质数据验证了所提方法在检测出水氨氮浓度方面的有效性和优越性。
基于模块化随机配置网络出水浓度测量方法

[发明专利]一种基于时序异常因子算法的出水BOD浓度异常数据检测方法-CN202310608736.6在审
发明人：李文静;顾洪升;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：一种基于时序异常因子算法的出水BOD浓度异常数据检测方法实现出水BOD浓度的异常数据检测是先进制造技术领域的重要分支，既属于控制领域，又属于水处理领域。本发明通过设计时序异常因子算法，根据污水处理过程采集的数据实现了出水BOD浓度异常数据的检测，解决了污水处理过程中出水BOD浓度异常数据难以准确检测的问题，提高了城市污水处理厂水质质量实时监控水平。
一种基于时序异常因子算法出水 bod 浓度数据检测方法

[发明专利]一种基于延时策略的城市污水处理过程自适应随机采样模型预测控制方法-CN202310723615.6在审
发明人：韩红桂;付世佳;孙浩源;刘峥;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-06-17 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于延时策略的城市污水处理过程自适应随机采样模型预测控制方法，实现了城市污水处理过程中随机采样的溶解氧浓度和硝态氮浓度的稳定控制。构造具有随机时变延时的城市污水处理过程等效系统，建立模糊神经网络预测模型，设计自适应随机采样模型预测控制器，解决了城市污水处理过程中随机采样的溶解氧浓度和硝态氮浓度难以稳定控制的问题。实验结果表明该方法能够实现城市污水处理过程溶解氧浓度和硝态氮浓度的稳定控制，保证城市污水处理过程的安全稳定运行。
一种基于延时策略城市污水处理过程自适应随机采样模型预测控制方法

[发明专利]一种基于知识选择的污水处理过程多目标优化控制方法-CN202010346527.5有效
发明人：韩红桂;张琳琳;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G05D11/13 文献下载
摘要：一种基于知识选择的污水处理过程多目标优化控制方法属于污水处理领域。为了满足污水处理过程出水水质达标，同时降低能耗的目标，本发明采用基于知识选择的多目标粒子群优化算法对硝态氮SNO浓度和溶解氧SO浓度进行优化，并使用PID控制器对硝态氮SNO浓度和溶解氧SO浓度进行跟踪控制，解决了污水处理过程中出水水质难以达标以及能耗高的问题，有利于污水处理过程高效稳定运行。
一种基于知识选择污水处理过程多目标优化控制方法

[发明专利]基于样本分布统计检验的双窗口概念漂移检测方法-CN201910973966.6有效
发明人： 乔俊飞;孙子健;汤健 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：基于样本分布统计检验的双窗口概念漂移检测方法属于机器学习领域。针对数据流随时间属性所具有的概念漂移问题，该方法首先在固定窗口内采用支持向量回归(SVR)进行离群点检测；然后针对检测到的离群点，在可变窗口内计算新旧样本间欧式距离，依据欧式距离，结合多种分布检验方法进行统计分析，以间接反映数据分布是否发生变化，进而确定是否发生漂移。最后在水泥强度基准数据集和城市固废焚烧(MSWI)出口氮氧化物浓度数据集上验证了所提方法的有效性。
基于样本分布统计检验窗口概念漂移检测方法

[发明专利]一种VOCs燃烧残留量精确检测方法-CN202310714365.X在审
发明人：郭楠;乔俊飞;顾锞;李鹏宇;武利;贾丽杰;李大鹏;彭益新;刘佳晖;徐明月 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种VOCs燃烧残留量精确检测方法属于智能环保领域。本发明步骤：基于计算流体力学，针对双股蒸汽助燃型火炬进行仿真建模，构建放空火炬系统最终生成混合气体成分的仿真数据集，基于烟气分析仪测量放空火炬系统混合气体成分构建测量数据集；针对因仪器检测过程耗时导致测量数据集存在时间滞后的问题，采用延迟消除方法修正数据集中的VOCs燃烧残留量的时间戳，实现VOCs燃烧残留量的预测；基于构建数据集使用RBF网络建立放空火炬VOCs燃烧残留量预测模型；针对RBF网络的设计，设计基于密度的Canopy‑K均值算法初始化网络的结构和参数，提高网络性能；采用微调和基于梯度的算法调整RBF网络参数，提高网络的逼近能力。
一种 vocs 燃烧残留精确检测方法

[发明专利]一种基于快速多层前馈小世界神经网络出水氨氮浓度预测方法-CN202310334337.5在审
发明人：李文静;李治港;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：一种基于快速多层前馈小世界神经网络的出水氨氮预测方法实现出水氨氮浓度的准确预测是先进制造技术领域的重要分支，既属于控制领域，又属于水处理领域。本发明通过设计快速多层前馈小世界神经网络，根据污水处理过程采集的数据实现了出水氨氮浓度的准确预测，解决了污水处理过程出水氨氮浓度难以实时测量的问题，提高了城市污水处理厂水质质量实时监控水平与决策的灵活性。
一种基于快速多层前馈小世界神经网络出水浓度预测方法

[发明专利]一种动态事件驱动控制策略的溶解氧控制方法-CN202010198577.3有效
发明人：杜胜利;闫秋硕;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开一种动态事件驱动控制策略的溶解氧控制方法，针对城市污水处理过程中溶解氧难以有效控制并且实时控制消耗传输资源等问题，结合事件驱动机制和自适应PID控制，实现污水处理过程的有效控制；本发明包括事件驱动部分和PID参数自适应调整两部分。本方法利用误差的变化值设计事件触发机制，建立相应的事件驱动规则，并根据期望的性能指标实现PID参数的整定，从而克服时间驱动机制下控制量的连续性传输。
一种动态事件驱动控制策略溶解氧方法

[发明专利]一种全自主水质检测无人船系统-CN202310393003.5在审
发明人：傅安琪;滕影轩;刘乾泽;王紫宸;冯晋晨;莫元昊;沈泊洋;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种全自主水质检测无人船系统，其特征在于，包括传感器、控制器和执行器三部分，激光雷达和工业相机用于感知周围环境，惯性测量单元和GPS模块用于感知船体自身位置、姿态等信息，水质检测模块用于测量水体相关指标，都属于系统的传感器；操控者电脑上位机、人工智能开发板、单片机和电子调速器是无人船作业的主控模块，根据输入通过内置算法做出决策，属于系统的控制器；水下推进器、冷却水泵及锂电池组用于执行控制器的决策，属于系统的执行器；本发明融合多个传感器能很好感知船体自身及环境信息，减少人为控制也能正常工作，利用更先进的主控模块实现自主巡航，还能根据船上实时检测的水质指标，预测出在实验室才能检测的指标。
一种自主水质检测无人系统

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 313 条