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一种基于非奇异梯度下降算法的区间二型模糊神经网络的出水总氮智能检测方法
被引:0
申请号
:
CN202210213127.6
申请日
:
2022-03-04
公开(公告)号
:
CN114814130A
公开(公告)日
:
2022-07-29
发明(设计)人
:
韩红桂
孙晨暄
伍小龙
乔俊飞
申请人
:
申请人地址
:
100124 北京市朝阳区平乐园100号
IPC主分类号
:
G01N3318
IPC分类号
:
G06F1715
G06N304
G06N308
代理机构
:
北京思海天达知识产权代理有限公司 11203
代理人
:
刘萍
法律状态
:
实质审查的生效
国省代码
:
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法律状态
法律状态公告日
法律状态
法律状态信息
2022-08-16
实质审查的生效
实质审查的生效 IPC(主分类):G01N 33/18 申请日:20220304
2022-07-29
公开
公开
共 50 条
[1]
一种基于非奇异梯度下降算法的区间二型模糊神经网络的出水总氮智能检测方法
[P].
论文数:
引用数:
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机构:
韩红桂
;
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机构:
孙晨暄
;
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机构:
伍小龙
;
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机构:
乔俊飞
.
中国专利
:CN114814130B
,2024-04-26
[2]
一种基于信息融合-区间二型模糊神经网络的出水总磷智能检测方法
[P].
韩红桂
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韩红桂
;
孙晨暄
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孙晨暄
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伍小龙
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伍小龙
;
乔俊飞
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乔俊飞
.
中国专利
:CN113627506A
,2021-11-09
[3]
一种基于信息融合-区间二型模糊神经网络的出水总磷智能检测方法
[P].
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机构:
韩红桂
;
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孙晨暄
;
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机构:
伍小龙
;
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机构:
乔俊飞
.
中国专利
:CN113627506B
,2024-08-20
[4]
一种基于多属性二型模糊神经网络的总氮去除量检测方法
[P].
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机构:
韩红桂
;
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机构:
孙晨暄
;
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机构:
伍小龙
;
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机构:
杨宏燕
;
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机构:
乔俊飞
.
中国专利
:CN116842993B
,2025-07-25
[5]
一种基于自适应判别策略的区间二型模糊神经网络出水总磷智能检测方法
[P].
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机构:
韩红桂
;
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机构:
孙晨暄
;
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机构:
伍小龙
;
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机构:
乔俊飞
.
中国专利
:CN114912580B
,2024-05-28
[6]
一种基于自适应判别策略的区间二型模糊神经网络出水总磷智能检测方法
[P].
韩红桂
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韩红桂
;
孙晨暄
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孙晨暄
;
伍小龙
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伍小龙
;
乔俊飞
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乔俊飞
.
中国专利
:CN114912580A
,2022-08-16
[7]
一种基于自组织堆叠二型模糊神经网络的出水总氮智能检测方法
[P].
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机构:
韩红桂
;
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机构:
孙晨暄
;
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机构:
伍小龙
;
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机构:
杨宏燕
.
中国专利
:CN118626854A
,2024-09-10
[8]
一种基于动态模糊神经网络的出水总氮智能检测方法
[P].
蒙西
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蒙西
;
张寅
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张寅
;
乔俊飞
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乔俊飞
.
中国专利
:CN115541837A
,2022-12-30
[9]
一种基于动态模糊神经网络的出水总氮智能检测方法
[P].
论文数:
引用数:
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机构:
蒙西
;
张寅
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0
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0
机构:
北京工业大学
北京工业大学
张寅
;
论文数:
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机构:
乔俊飞
.
中国专利
:CN115541837B
,2024-07-19
[10]
一种基于多目标优化-模糊神经网络的出水总氮智能检测方法
[P].
韩红桂
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0
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韩红桂
;
孙晨暄
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孙晨暄
;
乔俊飞
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乔俊飞
.
中国专利
:CN112183719A
,2021-01-05
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