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公开(公告)号：CN106021924A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610338733.5
申请日：2016-05-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多属性高斯核函数快速相关向量机的污水在线软测量方法，包括：使用多属性高斯核函数来构造快速相关向量机的贝叶斯矩阵；建立基于贝叶斯框架下的多属性高斯核函数快速相关向量机模型；采用滑动窗口技术建立滚动时间窗将模型数据和参数随着滚动时间窗的滚动进行在线更新；实时预测出水水质BOD、COD浓度的输出。该方法在快速相关向量机的基础上引入多属性高斯核函数，增强了核函数的局部性能以及全局性，提出滑动窗口技术将模型数据和参数随着滚动时间窗的滚动进行在线更新，增强了在线校正的有效性，有效提高了出水水质预测的实时性和精度。
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公开(公告)号：CN106021924B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201610338733.5
申请日：2016-05-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于多属性高斯核函数快速相关向量机的污水在线软测量方法，包括：使用多属性高斯核函数来构造快速相关向量机的贝叶斯矩阵；建立基于贝叶斯框架下的多属性高斯核函数快速相关向量机模型；采用滑动窗口技术建立滚动时间窗将模型数据和参数随着滚动时间窗的滚动进行在线更新；实时预测出水水质BOD、COD浓度的输出。该方法在快速相关向量机的基础上引入多属性高斯核函数，增强了核函数的局部性能以及全局性，提出滑动窗口技术将模型数据和参数随着滚动时间窗的滚动进行在线更新，增强了在线校正的有效性，有效提高了出水水质预测的实时性和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106874934A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710021709.3
申请日：2017-01-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权极限学习机集成算法的污水处理故障诊断方法，包括：采用集成算法Adaboost作为分类学习的整体算法框架；采用改进后的样本权值初始化方法；采用加权极限学习机作为基分类器，通过集成算法迭代更新样本权值的特性，处理不平衡数据，结合核函数的非线性映射来提高数据线性可分的程度。该方法在集成算法的基础上采用了加权极限学习机作为基分类器，可以实现多个类别的不平衡数据分类，增强了对不平衡数据的分类性能，有效提高了污水处理过程中故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN105843072A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610168991.3
申请日：2016-03-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B17/02
CPC classification number: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进局部搜索的免疫遗传算法的污水处理节能优化方法，包括：设计曝气池的溶解氧浓度和缺氧池硝酸氮的比例积分控制器；考虑出水和能耗，确定节能优化函数和节能目标；提出改进局部搜索的免疫遗传算法；求解溶解氧和硝酸氮的动态控制的设定值；在保证出水满足排放标准的前提下，最小化最优化能耗成本。该方法采用改进局部搜索的免疫遗传算法，搭建以污水水质为约束、鼓风机能耗和泵送能耗都达最小的优化目标函数，提出以四分之一天为周期的控制器参考值为控制对象，进行动态调整的优化策略，将局部搜索的免疫遗传算法的优化结果加入到控制器参考值的离线求解当中，在保证出水水质前提下显著降低污水处理过程中能耗。
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公开(公告)号：CN107688825B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201710654311.3
申请日：2017-08-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种改进型的集成加权极限学习机污水处理故障诊断方法，包括：S1、针对基分类器，采用倾向于少数类样本的赋值公式，对加权极限学习机的初始权值进行赋值；S2、训练基分类器；S3、提出新型的集成算法基分类器权值更新公式，以加权极限学习机为基分类器，以Adaboost迭代方法对多个基分类器进行集成，建立改进型的污水故障诊断模型；S4、输入污水处理过程中产生的样本数据，设置集成算法的基分类器个数T，基分类器的最优核宽度γ，对应的最优正则化系数C，建立污水处理系统的故障诊断模型并进行性能测试。本发明可以实现多个类别的不平衡数据分类，提高了不平衡数据的分类性能特别是少数类的分类正确率，有效提高了污水处理过程中故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN105843072B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201610168991.3
申请日：2016-03-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进局部搜索的免疫遗传算法的污水处理节能优化方法，包括：设计曝气池的溶解氧浓度和缺氧池硝酸氮的比例积分控制器；考虑出水和能耗，确定节能优化函数和节能目标；提出改进局部搜索的免疫遗传算法；求解溶解氧和硝酸氮的动态控制的设定值；在保证出水满足排放标准的前提下，最小化最优化能耗成本。该方法采用改进局部搜索的免疫遗传算法，搭建以污水水质为约束、鼓风机能耗和泵送能耗都达最小的优化目标函数，提出以四分之一天为周期的控制器参考值为控制对象，进行动态调整的优化策略，将局部搜索的免疫遗传算法的优化结果加入到控制器参考值的离线求解当中，在保证出水水质前提下显著降低污水处理过程中能耗。
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公开(公告)号：CN107688825A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710654311.3
申请日：2017-08-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种改进型的集成加权极限学习机污水处理故障诊方法，包括：S1、针对基分类器，采用倾向于少数类样本的赋值公式，对加权极限学习机的初始权值进行赋值；S2、训练基分类器；S3、提出新型的集成算法基分类器权值更新公式，以加权极限学习机为基分类器，以Adaboost迭代方法对多个基分类器进行集成，建立改进型的污水故障诊断模型；S4、输入污水处理过程中产生的样本数据，设置集成算法的基分类器个数T，基分类器的最优核宽度γ，对应的最优正则化系数C，建立污水处理系统的故障诊断模型并进行性能测试。本发明可以实现多个类别的不平衡数据分类，提高了不平衡数据的分类性能特别是少数类的分类正确率，有效提高了污水处理过程中故障诊断的准确性。
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