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一种基于自适应递归模糊神经网络的出水氨氮浓度预测方法
被引:0
专利类型
:
发明
申请号
:
CN201811121462.3
申请日
:
2018-09-26
公开(公告)号
:
CN109344971B
公开(公告)日
:
2019-02-15
发明(设计)人
:
乔俊飞
丁海旭
李文静
武利
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
:
G06N706
IPC分类号
:
G06N704
G06K962
G06N304
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
:
授权
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
2021-09-14
授权
授权
2019-03-12
实质审查的生效
实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 7/06 申请日:20180926
2019-02-15
公开
公开
共 50 条
[1]
一种基于多元时间序列分析的自组织递归模糊神经网络的出水氨氮浓度预测方法
[P].
乔俊飞
论文数:
0
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0
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乔俊飞
;
丁海旭
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丁海旭
;
李文静
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0
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李文静
;
王鼎
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王鼎
;
武利
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0
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武利
.
中国专利
:CN111354423A
,2020-06-30
[2]
一种基于多元时间序列分析的自组织递归模糊神经网络的出水氨氮浓度预测方法
[P].
论文数:
引用数:
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机构:
乔俊飞
;
论文数:
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机构:
丁海旭
;
论文数:
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机构:
李文静
;
论文数:
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机构:
王鼎
;
论文数:
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机构:
武利
.
中国专利
:CN111354423B
,2024-03-08
[3]
一种基于递归自组织神经网络的氨氮浓度预测方法
[P].
韩红桂
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韩红桂
;
李颖
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李颖
;
张一弛
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张一弛
;
乔俊飞
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乔俊飞
.
中国专利
:CN104376380B
,2015-02-25
[4]
一种基于模糊神经网络的氨氮浓度软测量方法
[P].
韩红桂
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0
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韩红桂
;
葛鹭明
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葛鹭明
;
乔俊飞
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0
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乔俊飞
.
中国专利
:CN104965971A
,2015-10-07
[5]
一种基于快速多层前馈小世界神经网络出水氨氮浓度预测方法
[P].
论文数:
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机构:
李文静
;
论文数:
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机构:
李治港
;
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机构:
乔俊飞
.
中国专利
:CN116741299B
,2025-09-26
[6]
基于混合神经网络的湿地出水氨氮浓度预测方法及系统
[P].
杨博文
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0
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0
杨博文
;
冯骁驰
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冯骁驰
.
中国专利
:CN114707692A
,2022-07-05
[7]
一种基于自组织模糊神经网络的出水氨氮浓度软测量方法
[P].
韩红桂
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0
韩红桂
;
林征来
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林征来
;
侯莹
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侯莹
;
乔俊飞
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0
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0
乔俊飞
.
中国专利
:CN105574326A
,2016-05-11
[8]
基于分层融合神经网络的出水氨氮浓度实时检测方法
[P].
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机构:
权利敏
;
苏哲
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机构:
青岛理工大学
青岛理工大学
苏哲
;
张勇
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机构:
青岛理工大学
青岛理工大学
张勇
;
论文数:
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机构:
国珍
;
论文数:
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机构:
穆国庆
;
陈光
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机构:
青岛理工大学
青岛理工大学
陈光
.
中国专利
:CN120028508B
,2025-07-08
[9]
基于分层融合神经网络的出水氨氮浓度实时检测方法
[P].
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机构:
权利敏
;
苏哲
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机构:
青岛理工大学
青岛理工大学
苏哲
;
张勇
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机构:
青岛理工大学
青岛理工大学
张勇
;
论文数:
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机构:
国珍
;
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机构:
穆国庆
;
陈光
论文数:
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机构:
青岛理工大学
青岛理工大学
陈光
.
中国专利
:CN120028508A
,2025-05-23
[10]
一种基于双层PSO的模块化神经网络出水氨氮浓度多步预测方法
[P].
李文静
论文数:
0
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李文静
;
刘永雷
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刘永雷
;
乔俊飞
论文数:
0
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0
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0
乔俊飞
.
中国专利
:CN115660165A
,2023-01-31
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