【摘 要】
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针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题,文中提出了一种基于类脑模块化神经网络(Brain-like modular neural network, BLMNN)的关键出水参数软测量方法.首先,
【机 构】
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北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61533002,61622301);北京市自然科学基金项目(4172005)资助~~
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针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题,文中提出了一种基于类脑模块化神经网络(Brain-like modular neural network, BLMNN)的关键出水参数软测量方法.首先,基于互信息和专家知识进行任务分解,分析关键出水参数的相关变量,获取各出水参数的辅助变量.其次,通过模拟大脑皮层模块化分区结构,构建软测量子模型对各水质参数进行同步测量,降低软测量模型复杂度的同时保证了其精度.最后,通过基于实际数据的仿真实验验证了所提出方法的准确性和有效性.
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