[发明专利]一种基于改进型RBF神经网络的污水悬浮物浓度软测量方法在审
| 申请号： | 202110300716.3 | 申请日： | 2021-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN113221436A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 陈杨;陈勇旗;谢一凡 | 申请（专利权）人： | 宁波大学科学技术学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/16;G06N3/00;G06N3/04;G01D21/02;G01N15/06;G06F111/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 315302 浙江省宁波市慈溪市白沙路街道*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于改进型RBF神经网络的污水悬浮物浓度软测量方法，首先使用减聚类算法自动确定出隐层神经元的个数，然后再使用差分进化算法优化得到各个隐层神经元的中心点向量，从而基于这种改进RBF神经网络模型建立污水悬浮物浓度的软测量模型。本发明方法的优势在于：首先，本发明方法在建立污水悬浮物浓度软测量模型时，不随意人为确定RBF神经网络模型中隐层神经元的个数，而是通过减聚类算法确定隐层神经元个数。其次，本发明方法通过差分进化算法优化求解得到隐层神经元的中心点向量，能有效的降低软测量误差。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进型 rbf 神经网络 污水 悬浮物 浓度 测量方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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