软测量建模方法是软测量研究的核心问题，实现软测量的基本方法就是构造一个数学模型，但软测量模型不同于一般意义下的数学模型，它强调的是通过辅助变量获得对主导变量的最佳估计，而一般的数学模型主要反映输入与输出之间的动态或稳态关系。
软测量建模方法种类很多，且各种方法互有交叉、互相融合，很难有严格、全面的分类方法。如同一般的过程系统建模问题，软测量建模有三大类基本方法： 机理建模、辨识建模和基于人工智能的建模。如细分大体上可分为机理分析、状态估计、模式识别、模糊数学、过程层析成像、相关分析和现代非线性信息处理技术等方法。此外，还有机理建模 ...... （共4766字） [阅读本文]>>
水环境系统智能化软测量与控制水环境系统软测量的基本思想是将系统建模理论与生产工艺过程知识有机结合起来，应用计算机软件技术，对水环境系统中一些难于在线测量或不能测量的重要变量 (称之为主导变量)，如出水BOD、COD等，通过选择另
水环境系统智能化软测量与控制软测量的基本原理是把系统辨识和控制系统建模理论与生产工艺过程知识结合起来，根据某种最优规则，选择一组既与主导变量有密切联系又易检测的变量，即二次变量，通过构造某种以二次变量为输入、主导变量为输出的数学
水环境系统智能化软测量与控制过程神经元的输入和连接权值均可为一个时间变化过程，并在传统神经元空间聚合运算的基础上，增加了一个时间聚合算子，使过程神经元的聚合运算和激励作用能同时反映信号的空间总和效应和时间总和效应。过程神经元由加
水环境系统智能化软测量与控制过程神经元网络是由若干个过程神经元和一般非时变神经元按照一定的拓扑结构组成的人工神经元系统。类似于传统神经元网络，过程神经元网络也可以按神经元之间的连接方式分为前向型过程神经元网络和反馈型过程神经元网
水环境系统智能化软测量与控制过程神经元网络的学习算法目前国内只有何新贵院士、许少华博士提出了几种方法[23]。主要有基于梯度下降的学习算法，该算法借鉴了传统的BP算法[111-112]; 基于函数正交基展开的学习算法，在输入空间
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