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污水处理厂智能化控制系统和成套传感器研究转化示范
本项目以污水处理厂存在能源消耗高，二次污染等问题，针对污水体量庞大，复杂多变量，多相体系的数据信息滞后，强耦合，非线性等问题，采取学科交叉方式与物理学院、智能学院合作开发新型水质传感器，开发信息处理系统，多变量耦合神经网络系统，深度学习和算法，构建污水处理智能控制关键技术，仪器和设备。为污水厂的智能节能减排创造提供技术支持。
南开大学
2021-02-01
污水处理厂智能化控制系统和成套传感器研究转化示范
项目成果/简介:本项目以污水处理厂存在能源消耗高，二次污染等问题，针对污水体量庞大，复杂多变量，多相体系的数据信息滞后，强耦合，非线性等问题，采取学科交叉方式与物理学院、智能学院合作开发新型水质传感器，开发信息处理系统，多变量耦合神经网络系统，深度学习和算法，构建污水处理智能控制关键技术，仪器和设备。为污水厂的智能节能减排创造提供技术支持。应用范围:该技术主要应用于给水处理系统和污水处理系统的智能控制。效益分析:项目的研究已经进行了多年， 2017 年投资 1500 万元在南开大学津南校区建立了 1000 吨/日污水处理厂， 为传感器的应用和示范创造十分有利的条件。
南开大学
2021-04-11
欢迎报名 | 平行论坛“‘四新’2.0建设与创新人才培养”新农科2.0建设与创新人才培养论坛
平行论坛“‘四新’2.0建设与创新人才培养”新农科2.0建设与创新人才培养论坛报名
中国高等教育学会
2025-05-19
欢迎报名 | 平行论坛“‘四新’2.0建设与创新人才培养”新工科2.0建设与创新人才培养论坛
平行论坛“‘四新’2.0建设与创新人才培养”新工科2.0建设与创新人才培养论坛报名
中国高等教育学会
2025-05-19
一种基于自然共享最近邻居搜索的发现簇和离群点的算法
本发明属于数据挖掘领域，尤其是涉及一种基于自然共享最近邻居搜索的发现簇和离群点的算法。其特征在于，首先对数据集进行自然最近邻居搜索，当发现数据集中没有共享最近邻居的点的数量不再变化时搜索结束，得到搜索最近邻个数n；根据提出的自然共享邻居定义，计算每个对象在n近邻下得到的自然共享最近邻居关系；然后基于共享最近邻的自然邻居搜索算法确定了每个对象的自然共享最近邻域关系，根据该自然共享最近邻居关系，对数据进行聚类和离群点判别。本发明的算法中提出一种新的共享最近邻居关系和自然邻居搜索终止条件，解决了现有算法因为自然邻居关系定义不够严密及搜索条件不够科学而引起的聚类效果不好和离群点检测精度不高的问题。
中国农业大学
2021-04-11
一种基于遗传算法的异构 CAD 模型数据交换的系统及方法
本发明公开了一种基于遗传算法的异构 CAD 模型数据交换的系统及方法，本发明的异构 CAD 模型数 据交换的系统包括二个部分:源端 CAD 系统和目标端 CAD 系统。同时，将异构 CAD 模型数据交换分为两 层:3D 特征参数层和 2D 草图参数层。在 3D 特征参数层，采用了直接特征映射和间接特征映射的方法实现 特征数据的交换。在 2D 草图参数层，采用直接元素映射、间接元素映射及样条映射。将 2D 草图参数层中 样条映射问题转换为样条拟合问题。创新性的将遗传算法引入到异构 CAD 数据交换领域。在遗传算法个体 的适应度计算中，引入了 Hausdroffdistance。本发明可以用于复杂模型的异构 CAD 数据交换，交换之后的 目标模型，不仅与原始模型具有极高的相似度，而且保留了原始模型的参数化特征信息。
武汉大学
2021-04-13
一种基于和声搜索算法的无线传感器网络分簇路由方法
本发明公开了一种基于和声搜索算法的无线传感器网络分簇路 由方法，包括:(1)全局信息的传递和汇聚，获得全局信息，并将其传 递到汇聚节点;(2)汇聚节点通过全局信息对整个传感器网络进行网络 分簇路由的优化计算与配置;(3)普通传感器节点监测采集和处理应用 信息，将其处理成数据包，转发到簇头节点，簇头节点进行数据融合， 并向下一跳簇头节点发送数据包;(4)下一跳簇头节点接收到数据包后， 将自身剩余能量信息加入到数据包中，并按照数据包中的最优路由， 继续向下一跳簇头节点转发数据包。本发明的方法解决了无线传
华中科技大学
2021-04-14
一种基于动态规划算法的网络数据传输能耗优化方法
本发明公开了一种基于动态规划算法的网络数据传输能耗优化 方法，具体步骤为：①统计当前网络传输任务列表及截止时间列表， 挑选出最大截止时间，作为所有任务的结束时间；②若当前有新任务 加入，则根据任务列表、截止时间列表、网络带宽状态，通过本发明 中改进的动态规划算法计算出传输决策方案，以此控制网络传输，时 间推进并执行步骤①；③若当前无新任务到达且任务未完成，则按照 最近一次的传输决策序列控制网络传输，时间推进并执行步骤
华中科技大学
2021-04-14
一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法
本发明公开了一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法,首先，将待去噪图像经传统BEMD算法进行自适应分解得到各阶IMF后，对各个IMF的概率密度函数与待去噪图像概率密度函数之间的相似性进行测量，其次，根据相似性测量值区分出噪声主导模态函数与信号主导模态函数的边界索引值,然后，使用小波去噪算法对噪声主导模态函数进行降噪处理得到实际的图像噪声，接着，重构出与原图像具有相同信噪比的多幅图像后对其累加求平均、实现将噪声压缩到低阶IMF中，最后，使用BEMD?DT对该平均图像进行去噪处理。通过本发明方法对图像进行去噪，取得效果均好于小波降噪以及传统BEMD等降噪方法的去噪效果。
东南大学
2021-04-11
正在报名 | 平行论坛“就业育人新范式与新生态”
平行论坛“就业育人新范式与新生态”活动论坛报名
中国高等教育学会
2025-05-13