专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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]一种基于神经网络的污水处理出水总磷TP软测量方法-CN201410452629.X有效
  • 乔俊飞;蒙西;武利;韩红桂;李瑞祥 - 北京工业大学
  • 2014-09-05 - 2017-04-12 - G06N3/02
  • 本发明提出一种基于神经网络的污水处理出水总磷TP软测量方法,属于污水处理领域。污水处理机理复杂,为使污水处理系统处于良好的运行工况,获得更好的出水水质,需要对污水处理系统中的过程参数及水质参数进行检测。针对当前污水处理厂出水总磷无法实时获取的问题,本发明提出一种基于自组织径向基神经网络建立的软测量模型。根据自组织方法确定神经网络的初始结构和初始参数,简化神经网络结构,对出水总磷TP进行实时软测量。根据软测量结果,对污水处理中的相关控制环节及生化反应中的物料调节,提高污水处理的出水水质质量,为污水处理安全、平稳运行提供理论支撑与技术保障。
  • 一种基于神经网络污水处理过程出水tp测量方法
  • [发明专利]一种基于KPLS和RWFCM的污水处理监测方法-CN201910573311.X有效
  • 周平;张瑞垚;王宏 - 东北大学
  • 2019-06-28 - 2022-11-15 - G06F30/20
  • 本发明涉及污水处理质量监测技术领域,提供一种基于KPLS和RWFCM的污水处理监测方法。本发明首先采集正常工况和包含异常工况的污水处理数据样本,将污水处理运行变量、出水质量变量的数据分别作为输入、输出数据矩阵,并标准化两矩阵;然后构建KPLS模型,并求解得分矩阵;接着基于RWFCM算法对得分矩阵聚类,得到隶属度矩阵,根据隶属度矩阵对污水处理进行异常工况监测;最后,建立隶属度矩阵与样本变量的线性回归模型,求解变量贡献矩阵,并根据变量贡献矩阵对污水处理进行异常工况识别。本发明能够对高维数据进行降维并处理非线性数据且对离群点不敏感,能够提高污水处理监测和识别的及时性和准确性。
  • 一种基于kplsrwfcm污水处理过程监测方法

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