(1) 研究工作的主要内容
根据流程工业生产过程的特点，研究基于神经网络的软测量建模方法，探求污水处理出水水质在线软测量理论、预测技术和实现方法;寻找水华短期预测的模型和方法，预测湖泊水华将来的发展趋势，反映水环境的质量和污染状况，为开展环境污染综合治理、环境规划及管理提供科学依据; 通过机理分析和人工智能的方法，建立污水处理过程的动态数学模型，研究污水处理过程出水水质在线软测量的方法，为实现污水处理系统的闭环控制创造条件; 运用遗传算法与优化控制理论，研究污水处理过程计算机优化控制方法，实现污水处理过程的优化控制，在保证出水水质稳定的情况 ...... （共1674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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