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公开(公告)号：CN113156074A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110196095.9
申请日：2021-02-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于模糊迁徙的出水总氮检测方法，针对污水处理过程数据量不足的情况下，难以获得精确检测模型的问题。本发明采用主成分分析算法提取特征变量并建立基于模糊神经网络的检测模型，通过参考模型获取知识，并设计粒子滤波算法对知识进行校正，利用污水处理过程的知识和数据完成检测模型的参数调整，实现出水总氮的精准检测，解决了传统模糊神经网络在数据不足的情况下泛化能力较差的问题，具有较好的学习效率和预测精度，能够保证电子产品回收的高效稳定运行。
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公开(公告)号：CN105574326A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510921370.3
申请日：2015-12-12
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于自组织模糊神经网络的出水氨氮浓度软测量方法既属于控制科学与工程领域，又属于环境科学与工程领域。本发明利用自组织模糊神经网络对污水处理过程出水水质氨氮浓度进行预测，实现了污水处理过程出水水质氨氮浓度的实时检测；出水氨氮浓度的准确预测有益于解决制约出水氨氮实时测量困难的难题，确保关键水质排放实时达标；同时，污水处理出水氨氮浓度的实时预测是实现污水处理过程控制的重要环节，是污水处理过程正常运行的重要基础。本发明实现了出水氨氮浓度的实时检测，取得较好的精度，解决了出水氨氮浓度难以实时检测的难题，保证了污水处理过程的稳定安全运行。
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公开(公告)号：CN117648469A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311529517.5
申请日：2023-11-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/9032 , G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的交叉双塔结构答案选择方法，属于自然语言处理领域。该方法以学习不同粒度的通用对话表征为目标，将对话表征应用于面向电商平台产品问答的答案选择任务。设计模型采用交叉双塔结构分别处理问答对话中的上下文语句，通过数据增强操作得到语句的不同编码表示，建立正样例，对比学习损失能够间接融合双塔所编码的信息，完成对句子级与对话级特征的建模。此外，加入掩码语言模型训练模式，以融入字符级特征。模型在大型对话语料库上进行训练，精准的对话表征可直接迁移应用于下游的答案排序选择任务，能够缓解面向电商平台的检索类型问答任务所面临的数据稀疏问题。
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公开(公告)号：CN115857341A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211495313.X
申请日：2022-11-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于多任务约束的污水处理过程优化控制方法，属于污水处理领域。为了实现污水处理过程中多任务约束并行优化控制，本发明构建污水处理过程多任务约束优化模型，描述具有出水水质约束的脱氮任务和除磷任务优化目标，设计基于自适应罚函数的污水处理过程多任务粒子群优化设定方法，求解污水处理过程溶解氧、硝态氮、甲醇流量和聚合氯化铝流量优化设定值并设计多任务控制器完成优化设定值的跟踪控制，从而促进污水处理过程生物脱氮任务和生物除磷任务的并行约束优化。
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公开(公告)号：CN114330810A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111237064.X
申请日：2021-10-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明针对多约束多目标车辆路径优化问题，设计了一种基于自适应多约束差分进化算法的车辆路径优化方法，将车辆使用数目和总行驶距离作为优化目标，采用多目标差分进化算法，自适应调整多个进化机制，利用可行解引导的差分变异策略，提高解集的收敛性，设计基于约束支配准则的评估机制进行选择操作，提高最优解的多样性，获得最佳的车辆路径优化方案，降低了企业运输成本，增加了物流配送效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113867276A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202110998336.1
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 一种基于自适应知识迁移策略的污水处理过程多任务优化控制方法，属于污水处理领域。为了同时优化脱氮任务和除磷任务，平衡出水水质和能耗的关系并实现优化设定值的求解，本发明建立数据驱动的污水处理过程多任务优化目标模型，描述脱氮任务和除磷任务的特征，采用基于自适应知识迁移策略的多任务粒子群优化算法求解污水处理过程硝态氮SNO和溶解氧SO浓度的优化设定值，并使用PID控制器对优化设定值进行跟踪控制，从而获得出水总磷、出水总氮和能耗的平衡，实现污水处理过程多任务优化控制。
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公开(公告)号：CN106354014B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201610952790.2
申请日：2016-10-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明设计了一种基于多目标差分进化算法的污水处理过程优化控制方法，针对污水处理过程中溶解氧DO和硝态氮SNO浓度难于同时优化控制的问题。城市污水处理系统在保证出水水质符合国家规定排放标准的前提下，力求降低能耗，其中溶解氧DO和硝态氮SNO浓度的优化与控制是实现污水处理过程稳定运行和节能减排的重要环节。本发明将通风耗能AE，泵送耗能PE，以及向受纳水体排放污染物需要支付的费用EQ作为优化目标，利用改进型多目标差分进化算法求解溶解氧DO和硝态氮SNO浓度的优化设定值，以曝气量和内循环回流量为控制量，进行精准的跟踪控制，从而保证出水水质达标，降低了污水处理过程的运行成本，提高了污水处理过程的效益。
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公开(公告)号：CN113867276B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202110998336.1
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于自适应知识迁移策略的污水处理过程多任务优化控制方法，属于污水处理领域。为了同时优化脱氮任务和除磷任务，平衡出水水质和能耗的关系并实现优化设定值的求解，本发明建立数据驱动的污水处理过程多任务优化目标模型，描述脱氮任务和除磷任务的特征，采用基于自适应知识迁移策略的多任务粒子群优化算法求解污水处理过程硝态氮SNO和溶解氧SO浓度的优化设定值，并使用PID控制器对优化设定值进行跟踪控制，从而获得出水总磷、出水总氮和能耗的平衡，实现污水处理过程多任务优化控制。
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公开(公告)号：CN116881742A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310884510.9
申请日：2023-07-18
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于任务聚类的污水处理过程多工况双层优化控制方法，属于污水处理领域。为了实现污水处理过程中多工况双层优化控制，本发明建立基于数据的污水处理过程多工况双层优化模型，分别描述优化设定值与每个工况双层优化目标间的关系，包括每个工况中的领导层优化目标温室气体排放量模型和跟随层优化目标运行能耗模型，研究基于任务聚类的优化设定方法，求解污水处理过程溶解氧和硝态氮优化设定值，并设计模糊神经网络控制器完成优化设定值跟踪控制，从而促进污水处理过程多工况双层运行优化控制。
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公开(公告)号：CN106096730A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610405933.8
申请日：2016-06-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/08
CPC classification number: G06N3/08
Abstract: 一种基于递归RBF神经网络的MBR膜透水率智能检测方法，属于污水处理水质参数在线检测领域。在MBR膜污水处理过程中，污染问题影响膜的出水水质和膜的寿命，阻碍了膜的大规模应用；MBR膜污水处理过程随机干扰严重，具有强非线性、大时变、严重滞后的特点，污染不能直接测量和在线检测。本发明基于特征提取的方法获取6类与透水率相关性强的过程变量；同时以膜透水率为模型的输出，6类过程变量为模型的输入，基于递归RBF神经网络建立膜透水率的软测量模型，完成了膜污染程度的实时检测，取得了较好的精度，结果表明能够快速、准确地预测透水率的大小，保证了MBR膜污水处理过程的稳定安全运行，提高了膜污水处理的质量和效率。
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