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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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676 篇 期刊文献
93 篇 会议

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721 篇 工学
- 405 篇 计算机科学与技术...
- 322 篇 软件工程
- 227 篇 控制科学与工程
- 162 篇 机械工程
- 88 篇 仪器科学与技术
- 71 篇 网络空间安全
- 49 篇 环境科学与工程（可...
- 22 篇 信息与通信工程
- 22 篇 交通运输工程
- 21 篇 生物医学工程（可授...
- 18 篇 公安技术
- 17 篇 生物工程
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- 10 篇 化学工程与技术
- 10 篇 农业工程
- 6 篇 动力工程及工程热...
- 5 篇 水利工程
- 5 篇 矿业工程
204 篇 管理学
- 201 篇 管理科学与工程(可...
80 篇 理学
- 38 篇 系统科学
- 13 篇 大气科学
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- 9 篇 生物学
- 7 篇 物理学
- 4 篇 化学
- 4 篇 统计学（可授理学、...
15 篇 医学
- 10 篇 临床医学
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- 11 篇 设计学（可授艺术学...
10 篇 教育学
- 9 篇 教育学
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4 篇 经济学
- 4 篇 应用经济学
4 篇 军事学
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2 篇 文学
2 篇 历史学

主题

36 篇 深度学习
28 篇 神经网络
26 篇 可信计算
21 篇 软测量
20 篇 模糊神经网络
20 篇 污水处理
19 篇 污水处理过程
16 篇 遗传算法
15 篇 数据挖掘
15 篇 卷积神经网络
12 篇 注意力机制
11 篇 特征提取
11 篇 移动机器人
11 篇 城市污水处理过程
10 篇 区块链
10 篇 故障监测
10 篇 云计算
9 篇 自组织
9 篇 预测
9 篇 故障诊断

机构

755 篇 北京工业大学
270 篇 计算智能与智能系...
99 篇 可信计算北京市重...
83 篇 数字社区教育部工...
48 篇 城市轨道交通北京...
40 篇 先进信息网络北京...
29 篇 信息安全等级保护...
18 篇 内蒙古工业大学
15 篇 北京人工智能研究...
12 篇 智慧环保北京实验...
11 篇 北京交通大学
9 篇 北京市可信计算重...
8 篇 北京市计算智能与...
7 篇 北京城市排水集团...
7 篇 北京信息科技大学
6 篇 教育部数字社区工...
6 篇 北京市科学技术情...
5 篇 多媒体与智能软件...
5 篇 首都医科大学
5 篇 北京未来网络科技...

作者

138 篇 乔俊飞
88 篇 韩红桂
57 篇 尹宝才
50 篇 qiao jun-fei
47 篇 刘椿年
46 篇 qiao junfei
40 篇 高学金
38 篇 阮晓钢
38 篇 孔德慧
38 篇 王普
35 篇 贾克斌
33 篇 冀俊忠
32 篇 张建标
28 篇 han honggui
28 篇 wang pu
26 篇 han hong-gui
25 篇 刘鹏宇
25 篇 汤健
25 篇 ruan xiaogang
24 篇 yin bao-cai

语言

769 篇 中文

检索条件"机构=北京工业大学北京市可信计算重点实验室"

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基于模糊神经网络的污水处理生化除磷过程控制

基于模糊神经网络的污水处理生化除磷过程控制

引用

第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：韩红桂张嘉成乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对污水处理生化除磷过程中出水总磷难以实时达标的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)的出水总磷控制方法。首先,通过分析污水处理生化除磷机理,确定了控制器的操作变量为生化反应池第五分区外部碳源与D... 详细信息

针对污水处理生化除磷过程中出水总磷难以实时达标的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)的出水总磷控制方法。首先,通过分析污水处理生化除磷机理,确定了控制器的操作变量为生化反应池第五分区外部碳源与DO传递系数;其次,设计了一种基于FNN的出水总磷控制器,采用梯度下降算法更新控制器参数,提高了其精度;最后,将基于FNN的出水总磷控制器应用于基准仿真1号模型(Benchmark simulation model No.1,BSM1),实验结果表明,基于FNN的出水总磷控制器能实现出水总磷浓度的达标。

关键词：污水处理生化除磷模糊神经网络过程控制

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一种基于收敛速度和多样性的自组织多目标粒子群优化算法

一种基于收敛速度和多样性的自组织多目标粒子群优化算法

引用

第28届中国过程控制会议（CPCC 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：韩红桂武淑君乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对多目标粒子群优化算法中种群规模难以确定的问题,文中提出了一种基于收敛速度和多样性的自组织多目标粒子群优化算法。首先,基于多样性指标(Spacing,SP)和收敛性指标(generation distance,GD),提出了一种多目标粒子群种群规模判断机... 详细信息

针对多目标粒子群优化算法中种群规模难以确定的问题,文中提出了一种基于收敛速度和多样性的自组织多目标粒子群优化算法。首先,基于多样性指标(Spacing,SP)和收敛性指标(generation distance,GD),提出了一种多目标粒子群种群规模判断机制;其次,设计了一种种群规模自组织方法,实现了多目标粒子群种群规模的自调整。最后,将提出的自组织多目标粒子群优化算法应用于基准测试函数,实验结果表明该自组织多目标粒子群优化算法能够根据优化目标自适应调整种群规模,减少寻优时间;与其它算法的比较结果显示,自组织多目标粒子群优化算法不但能够确保解的质量,而且收敛速度较快。

关键词：多目标粒子群收敛速度多样性自组织种群规模

来源：评论

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城市污水处理过程出水氨氮优化控制

城市污水处理过程出水氨氮优化控制

引用

第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：韩红桂杨士恒伍小龙乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

为了优化调节城市污水处理硝化和反硝化过程,降低出水氨氮浓度,文中提出了一种城市污水处理出水氨氮浓度优化控制方法。首先,基于机理分析建立出水氨氮浓度与可控变量溶解氧之间的特征关系,以曝气能耗最小,出水氨氮浓度达标为目标,优化... 详细信息

为了优化调节城市污水处理硝化和反硝化过程,降低出水氨氮浓度,文中提出了一种城市污水处理出水氨氮浓度优化控制方法。首先,基于机理分析建立出水氨氮浓度与可控变量溶解氧之间的特征关系,以曝气能耗最小,出水氨氮浓度达标为目标,优化获取氨氮控制设定点;其次,通过模型预测控制方法(Model predictive control,MPC)对氨氮浓度实时跟踪,实现对出水氨氮浓度的精确控制;最后,将所提出的优化控制方法应用于基准仿真1号模型(Benchmark simulation model No.1,BSM1)。实验结果表明,该优化控制方法能够对出水氨氮浓度进行有效控制,确保氨氮达标。

关键词：氨氮城市污水处理过程模型预测控制 BSM1

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基于随机森林和梯度提升树混合集成的二噁英排放浓度预测

基于随机森林和梯度提升树混合集成的二噁英排放浓度预测

引用

第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：汤健夏恒乔俊飞郭子豪北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

二噁英(DXN)是城市固废焚烧(MSWI)过程排放的剧毒污染物。目前实际工业过程主要通过先现场采集排放烟气样品再以实验室化验分析的方式对DXN排放浓度进行检测,存在周期长、费用高等问题。本文利用过程控制系统实时采集的过程数据,建立基... 详细信息

二噁英(DXN)是城市固废焚烧(MSWI)过程排放的剧毒污染物。目前实际工业过程主要通过先现场采集排放烟气样品再以实验室化验分析的方式对DXN排放浓度进行检测,存在周期长、费用高等问题。本文利用过程控制系统实时采集的过程数据,建立基于随机森林(RF)和梯度提升树(GBDT)混合集成的DXN排放浓度预测模型。首先,针对具有小样本高维特性的DXN建模数据进行样本和特征的随机采样,生成训练子集;接着,采用训练子集建立多个基于RF的DXN子模型;然后,对每个基于RF的DXN子模型进行迭代,构建多个基于GBDT的DXN子模型;最后,对基于RF和GBDT的DXN子模型的预测输出,采用简单平均加权方式获得最终输出。本方法通过集成RF和GBDT算法降低了DXN模型的预测方差和偏差。采用UCI平台水泥抗压强度和焚烧过程DXN数据验证了所提方法的有效性。

关键词：城市固废焚烧软测量模型二噁英排放浓度随机森林梯度提升树混合集成

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放空火炬高效燃烧控制系统设计

放空火炬高效燃烧控制系统设计

引用

第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：谢晓添武利顾锞刘茂珅乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

放空火炬广泛存在于石化企业的工业系统中,火炬气的排放会对环境造成污染,其高效燃烧有助于减少环境污染。控制助燃蒸汽流量是高效燃烧的关键。国内外石化企业主要通过人为调整助燃蒸汽流量,会导致响应时间慢、控制精度差等问题。论文... 详细信息

放空火炬广泛存在于石化企业的工业系统中,火炬气的排放会对环境造成污染,其高效燃烧有助于减少环境污染。控制助燃蒸汽流量是高效燃烧的关键。国内外石化企业主要通过人为调整助燃蒸汽流量,会导致响应时间慢、控制精度差等问题。论文设计了一种放空火炬高效燃烧控制系统,以PLC控制器为核心,接入仪器仪表完成数据采集与处理。采用FameView组态软件进行系统通信并编写上位机操作界面。通过高清摄像机获取燃烧场景图像,基于图像处理技术评估黑烟品质并反馈至PLC控制器。对系统进行了测试,结果表明系统响应时间不超过1.5秒,能够满足不同工况下的火炬气高效燃烧,同时助燃蒸汽用量尽可能少,减少了物耗能耗。

关键词：火炬高效燃烧控制系统 PLC FameView组态软件

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基于模块化神经网络的城市固废焚烧过程氮氧化物软测量

基于模块化神经网络的城市固废焚烧过程氮氧化物软测量

引用

第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：段滈杉乔俊飞蒙西汤健北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

城市固体废物焚烧是当前固废处理的主要技术之一,对MSWI中产生的有毒气体——氮氧化物(NOx)的实时检测能有效控制NOx的排放。工业现场中采用高精密仪器—烟气排放连续监测系统对烟气排放中的NOx浓度进行检测,测量结果受环境影响较大,且... 详细信息

城市固体废物焚烧是当前固废处理的主要技术之一,对MSWI中产生的有毒气体——氮氧化物(NOx)的实时检测能有效控制NOx的排放。工业现场中采用高精密仪器—烟气排放连续监测系统对烟气排放中的NOx浓度进行检测,测量结果受环境影响较大,且设备维护成本高。针对上述问题,文中提出了一种基于模块化神经网络的MSWI过程NOx软测量方法。首先,利用模糊c-均值算法进行任务分解,将任务分解成不同的子任务;其次,针对不同的子任务,采用径向基函数神经网络分别设计软测量子模型,建立特征变量与NOx间的非线性关系;最后通过级联神经网络对子网络输出进行集成。采用基准实验和某MSWI厂实际数据验证了提出方法的有效性。

关键词：城市固废焚烧氮氧化物软测量模块化神经网络

来源：评论

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基于低秩双线性卷积神经网络的手机型号识别方法

基于低秩双线性卷积神经网络的手机型号识别方法

引用

第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：韩红桂甄琪杜永萍乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对废旧手机回收过程中手机型号难以精确识别的问题,文中提出一种基于低秩双线性卷积神经网络的图像识别方法。首先,建立基于双线性卷积神经网络(Bilinear-Convolutional Neural Network, B-CNN)的特征提取模型,自适应提取细粒度图像... 详细信息

针对废旧手机回收过程中手机型号难以精确识别的问题,文中提出一种基于低秩双线性卷积神经网络的图像识别方法。首先,建立基于双线性卷积神经网络(Bilinear-Convolutional Neural Network, B-CNN)的特征提取模型,自适应提取细粒度图像中的局部特征并将其与全局位置特征融合。其次,设计一种基于中心距离和交叉熵的联合损失函数,降低模型学习过程中的类内特征距离。最后,引入基于低秩分解的卷积网络参数降维方法,消除双线性卷积核中的冗余特征并减少过拟合。将文中方法应用于废旧手机回收过程中的型号识别,实验结果表明该方法能够向分类网络提供更丰富的局部细节,具有较好的准确性。

关键词：卷积神经网络低秩分解联合损失细粒度图像识别

来源：评论

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污水处理脱氮过程自适应模糊滑模控制

污水处理脱氮过程自适应模糊滑模控制

引用

第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：韩红桂王童伍小龙乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对污水处理生物脱氮过程的非线性时变动态特性,文中提出一种自适应模糊滑动模态控制(AF-SMC)方法。首先基于模糊集和滑模控制理论,建立了适用于污水处理过程的自适应模糊滑模控制框架。其次根据滑模流型参数对系统的动态影响,设计了... 详细信息

针对污水处理生物脱氮过程的非线性时变动态特性,文中提出一种自适应模糊滑动模态控制(AF-SMC)方法。首先基于模糊集和滑模控制理论,建立了适用于污水处理过程的自适应模糊滑模控制框架。其次根据滑模流型参数对系统的动态影响,设计了基于实时状态的模糊参数调整方法。最后依据Lyapunov理论证明了控制方法的稳定性。基于国际标准平台BSM的测试结果验证了方法的优势和应用价值。

关键词：污水处理过程自适应控制模糊控制滑模控制

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基于经济指标与极端梯度提升树的污水处理多设备预警

基于经济指标与极端梯度提升树的污水处理多设备预警

引用

2023中国自动化大会

作者：李泓颉杨宏燕韩红桂北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

在城市污水处理过程中,污水处理设备故障会导致生产停滞,从而造成一系列的经济损失,因此污水处理设备的持续有效运行十分重要。然而当前研究大多针对城市污水处理单设备的故障预警,多设备预警由于其数据高耦合性,算法高复杂性而难以实... 详细信息

在城市污水处理过程中,污水处理设备故障会导致生产停滞,从而造成一系列的经济损失,因此污水处理设备的持续有效运行十分重要。然而当前研究大多针对城市污水处理单设备的故障预警,多设备预警由于其数据高耦合性,算法高复杂性而难以实现。基于此,文章提出一种基于经济指标与极端梯度提升树(economical-extreme gradient boosting, E-Xgboost)的污水处理多设备预警模型,确保多设备预警的经济性与准确性。首先,通过经济指标分析数据,以降低预警成本,后结合偏最小二乘法(partial least squares, PLS)提取特征变量,并对数据进行标签化处理,以实现数据解耦。其次,利用极端梯度提升树算法,学习数据特征,识别异常数据组。然后,将识别出的异常数据组输入预警分类器,分类器按照数据标签发出对应预警信号。最后,将污水处理过程多设备预警模型应用于实际污水处理过程中,验证所提出的方法能够准确的进行设备故障预警。

关键词：多设备故障预警偏最小二乘法极端梯度提升

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基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

引用

第30届中国过程控制会议（CPCC2019）

作者：乔俊飞郭子豪汤健北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

城市固体废物焚烧（MSWI）是目前国内外广泛应用的生活垃圾资源化处理技术,其存在"邻避效应"的主要原因之一是排放具有高毒性、持久性等污染特性的二噁英（DXN）。长周期、高成本的离线检测方式导致DXN排放浓度的实时监测难... 详细信息

城市固体废物焚烧（MSWI）是目前国内外广泛应用的生活垃圾资源化处理技术,其存在"邻避效应"的主要原因之一是排放具有高毒性、持久性等污染特性的二噁英（DXN）。长周期、高成本的离线检测方式导致DXN排放浓度的实时监测难以实现。针对上述问题,本文提出基于多层特征选择的MSWI过程DXN排放浓度软测量方法。首先,从单特征与DXN相关性视角,结合相关系数和互信息构建综合评价值指标,实现MSWI多个子系统过程变量的第1层特征选择;接着,从多特征冗余性和特征选择鲁棒性视角,多次运行基于遗传算法-偏最小二乘法（GA-PLS）的特征选择算法,实现第2层特征选择;最后,结合上层选择特征的统计频次、模型预测性能及机理知识进行第3层特征选择,构建得到DXN排放浓度软测量模型。结合某焚烧厂的多年DXN检测数据验证了所提方法的有效性。

关键词：城市生活垃圾焚烧（MSWI）二噁英（DXN）特征选择相关性冗余性

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