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公开(公告)号：CN114139434A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111000126.5
申请日：2021-08-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于级连神经网络的膜污染多指标辨识方法，其特征在于，该方法考虑不相关输入变量对输出指标的干扰，基于级连结构可以避免不相关变量对输出的影响，并通过分层学习算法调整级连神经网络的参数，实现膜污染多指标的预测，解决了膜污染多指标预测精度不能满足要求的问题，具有较高的预测精度和辨识效果。
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