[发明专利]一种基于遗传算法优化的RBF神经网络的环境污染监测系统有效

专利信息
申请号: 201710091916.6 申请日: 2017-02-21
公开(公告)号: CN106991491B 公开(公告)日: 2020-11-13
发明(设计)人: 黄鸿基;王金元;周行洲;项彤;吴浩;张雨;王永进 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/12;G06Q10/06
代理公司: 南京知识律师事务所 32207 代理人: 李湘群
地址: 210003 江苏省南京市*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络的环境污染监测系统,该系统包括信号输入模块、信号处理模块、计算机云端服务器处理模块、数据库、报警模块和污染指标显示模块,可见光信号通过信号输入模块输入后,由信号处理模块依次经过模‑数转换、数字信号处理和数‑模转换后,将信号输入计算机云端服务器处理模块,并将污染指标通过污染指标显示模块显示出来,若超过设定的阈值,报警模块将会报警,从信号输入到信号输出整个过程的数据都存储在数据库中。本发明中,系统不需要专门的网络环境和硬件设备,节约成本,适应性强。系统还具有对环境污染进行监测的功能,并可实现对多种污染指标进行的实时准确监测,功能强大。
搜索关键词: 一种 基于 遗传 算法 优化 rbf 神经网络 环境 污染监测 系统
【主权项】:
一种基于遗传算法优化的RBF神经网络的环境污染监测系统,其特征在于该系统包括信号输入模块、信号处理模块、计算机云端服务器处理模块、数据库、报警模块和污染指标显示模块,可见光信号通过信号输入模块输入后,由信号处理模块依次经过模‑数转换、数字信号处理和数‑模转换后,将信号输入计算机云端服务器处理模块,并将污染指标通过污染指标显示模块显示出来,若超过设定的阈值,报警模块将会报警,从信号输入到信号输出整个过程的数据都存储在数据库中。
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