聚类方法在污水处理软测量中的应用机理研究

【摘要】：通过对污水处理过程建立多神经网络模型的可行性研究以及对活性污泥微生物的生长繁殖规律分析,得出在污水处理工程中采用基于聚类方法的多神经网络建模的理论依据。试验表明多神经网络的扩散常数同类半径相当接近,预测精度较高,证实了聚类分析的正确性。分析了可能影响模型精度的原因,指出采用在线实时算法是未来的研究方向。 【作者单位】： 后勤工程学院营房管理与环境工程系 后勤工程学院营房管理与环境工程系 后勤工程学院营房管理与环境工程系 重庆市水务局
【关键词】： 污水处理 聚类 神经网络 微生物 软测量
【基金】：重庆市科技攻关重点资助项目(2006EA7003)
【分类号】：X703
【正文快照】： 聚类算法的基本思想是将一组样本数据按照一定的相似准则分成具有不同性质的几类，这种相似性来源于样本数据的数学特征。常用的聚类方法有C一均值聚类、最近距离聚类、ISODATA聚类等。传统的聚类分析是一种硬划分，分类界限明确，而在实际工业过程中，大多数对象没有严格的

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Wear Measurement of Skate Edge based on Neural Network    GAO Yin-han, LV Xue-tao, YANG Liu-song, YANG Xiao-lu Center of Test Science, Jilin University, Changchun 130025, China

Lossless Data Compression Methods based on Neural Network    Yang Guowei Computer Center,Teachers’ College of Qingdao University,Qingdao ,P.R.China Institute of Computer and System Science,University of Science and Technology,Beijing ,P.R.China E-mail: ygw_ustb@163.com Li Zhengxi Fieldbus Tech & Automation BEIJING Key LAB of North china university of technology,Beijing 100041,P.R.China Tu Xuyan Institute of Computer and System Science,University of Science and Technology,Beijing ,P.R.China tuxuyan@sina.com

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