污水处理过程的QSOM出水水质预报
针对活性污泥污水处理过程中微生物活动的不确定性、生化反应的复杂性及工艺参数的强耦合和大滞后等特性,提出一种量子自组织特征映射神经网络（QSOM）方法来进行出水水质预报。该方法将出水水质在异常情况下所对应的进水数据样本转换成量子态形式提交给网络输入层,通过计算量子输入与相应权值的相关系数作为网络的最佳输入匹配,学习规则中采用量子门更新网络权值。最后通过某污水处理厂生化处理过程中的实际运行数据的实验表明所提预报方法是有效的。
量子自组织特征映射神经网络、量子神经元、污水处理、水质预报
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TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金资助项目60974090;教育部博士点基金资助项目200806110021;中央高校基本科研业务费资助项目CDJXSl0170005
2012-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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