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公开(公告)号：CN119130212A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410602667.2
申请日：2024-05-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F18/2135 , G06N5/025
Abstract: 本发明提出了一种数据和知识驱动的研究生培养质量分析方法，针对研究生培养过程中学生培养效果和质量差异大、评价指标多样化等问题，达到科学客观地分析研究生培养质量的目的。本发明利用主成分分析方法对研究生系统数据进行特征变量挖掘，使用相关性分析方法对数据进行预处理，使用Min‑Max标准化对数据进行归一化，挖掘研究生培养质量相关特征指标，解决了研究生质量分析的数据维数高的问题，实现质量分析数据降维的目的；设计的知识驱动的研究生培养质量评估模型，将合理规则知识和可得数据结合对研究生培养质量相关特征指标加权求和，获得了培养质量分析模型；建立基于TOPSIS的培养质量评价机制，对培养质量进行排序，并实现分级评价。
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公开(公告)号：CN118799136A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411034209.X
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q50/20 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明提供一种基于反馈机制的学位点质量分析方法。首先，综合现有评价机制下的研究生学位论文影响要素，从论文质量及其体现的培养素质层面重新分类细化。其次，采用层次分析法设计一种基于多层面要素分析的多准则评价机制，通过一致性转换、一致性检验以及权重计算确定客观合理的评价体系。最后，通过评价体系的信度和效度分析，验证评价体系的可信度和准确性，并采用所提机制对国内某“双一流”建设高校研究生学位论文进行质量评价，分析结果表明所提评价机制能够客观测量论文水平，为科学评价学位点质量提供量化依据，形成有效的反馈机制。
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公开(公告)号：CN113589684A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110554384.1
申请日：2021-05-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于自调整多任务粒子群算法的污水处理过程优化控制方法，属于污水处理领域。为了平衡出水水质和能耗的关系并实现优化设定值的在线快速求解，本发明建立基于数据的污水处理过程多任务优化模型，描述控制变量与出水水质、能的关系，采用自调整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，从而在保证出水水质的情况下降低能耗，并实现污水处理过程在线优化控制。
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公开(公告)号：CN119771303A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510230082.7
申请日：2025-02-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种构建均匀反应场入口结构及调控方法，包括供气调节管路、射流分配体、射流数量调节体、射流角度调节体和主流反应气管；所述供气调节管路，包括主管路、流量计、调节阀、分支管路、压力表；射流分配体，包括内层气入口、内层气分配腔、内层环腔、射流体、射流通道；射流通道包括面积增大通道、变径通道、流入通道；射流数量调节体，包括外层气入口、外层气分配腔、外层气流腔、阻流通道；本发明为了满足化工反应器内部轴向射流及周向射流间的高效均匀掺混及灵活调控需求，提出了一种构建均匀反应场入口结构及调控方法，具有快速掺混、均匀混合、反应效率高及在线灵活调控的优势。
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公开(公告)号：CN117350149A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311246096.5
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种基于分层滤波知识的出水总磷检测方法。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，本发明利用一种基于分层滤波知识的出水总磷检测方法，通过建立基于模糊神经网络的出水总磷智能检测模型，设计基于分层滤波的知识迁徙学习算法对知识进行校正，利用污水处理过程的知识完成检测模型的参数调整，保证污水处理过程运行特征提取的准确性，提高出水总磷的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114117954B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111316547.9
申请日：2021-11-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/28 , G06F18/23213 , G06F18/2135 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种反应器内部三维反应场动态实时可视化方法。基于运行数据库存取模块，构建反应器的历史运行数据及实时运行数据库；基于典型工况分析模块，确定反应器典型基准工况；基于数值仿真模块，进行基准运行工况下的反应器内部反应场离线三维CFD数值仿真计算；基于数据聚类及标准化模块，对建立的反应器CFD三维仿真数据库，采用数据挖掘与主成分分析法进行数据集划分，参数处理，整合冗余，降低维数，经处理后得到8‑10个主成分；基于深度学习预测模块，采用回归预测算法及神经网络模型计算得到反应器全运行工况下的三维反应场数据。本发明解决石油化工领域的反应器内部“黑箱子”问题，对反应器运行过程的精准优化运行及智能调控。
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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：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：CN118095883A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410175216.5
申请日：2024-02-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/23213 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种基于分布式特征提取神经网络的污水生化需氧量的监测方法。污水处理过程各个环节的过程变量多且关系复杂，鲜有特征表现出显著的相关性，可能会导致输入信息不完备，增大模型偏差，从而影响模型的实时预测性能。首先，提出了一种稀疏子空间任务分解聚类算法，该算法将原始空间划分为若干个交互的特征子空间，同时分配一个权值来描述子任务的贡献。其次，构建了一个差异化的并行编码网络，实现了各子空间的特征提取和融合。最后，提出了一种基于全局梯度下降的协同优化算法，同时对各子模型的网络参数进行优化，以保证模型的准确性。结果表明该方法能够实现生化需氧量的高精度实时预测。
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公开(公告)号：CN117973190A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410076517.2
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/043 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出基于区间修正策略的膜渗透性置信预测方法，解决在预测膜渗透性的过程中，输入数据的分布特性可能会因工况的变化或扰动而发生波动。模糊神经网络模型很难捕捉和适应这种动态变化，预测结果缺乏阈值约束导致预测性能下降。首先，设计了基于最大信息系数的自相关分析方法，分析了膜渗透性时间序列多步预测的可预测时长，以减少误差的累积。第二，建立了基于置信区间的递归模糊神经网络可信预测模型，该模型利用相对偏差计算每种工况数据的置信区间对预测结果进行约束，提高了膜渗透预测值的鲁棒性和准确性。第三，基于预测值和置信区间，引入校正系数来有效控制校正程度以调整预测结果，在处理异常情况时更加鲁棒，提高了预测值的可靠性。
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