【摘 要】
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污水处理是一个包含许多复杂处理工艺的生化过程,保持其长期稳定运行具有非常重要的实际意义.本文根据污水处理的生化过程,构建基于BP神经网络和确定性专家系统的混合模型(BP
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春,130012吉林大学 商学院,吉林长春,130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春,130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春,13
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污水处理是一个包含许多复杂处理工艺的生化过程,保持其长期稳定运行具有非常重要的实际意义.本文根据污水处理的生化过程,构建基于BP神经网络和确定性专家系统的混合模型(BPES)对污水处理过程进行辅助诊断.该系统结合了确定性专家系统的专家知识推理能力和神经网络的学习能力,首先通过具有确定性因子的专家规则生成初始神经网络结构,再对神经网络利用BP算法进行学习,从而可以增加有用规则、删除冗余,使系统具有更高的准确率和更强的学习能力.最后采用实际数据对提出的BPES模型进行了验证,并与神经网络和专家系统进行了比较,数值结果显示本文提出的BPES具有更高的精度,并且可以生成新的有用规则.另外,系统对于预测的故障数据可以提供合理的诊断建议.
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