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知识和数据驱动的污水处理反硝化脱氮过程协同优化控制

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自动化学报 2024年第6期50卷 1221-1233页

作者：韩红桂王玉爽刘峥孙浩源乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

为有效提升城市污水处理过程的脱氮效果,提出一种知识和数据驱动的反硝化脱氮过程协同优化控制(Knowledge-data-driven cooperative optimal control,KDDCOC).所提方法主要有以下两个方面:首先,建立一种基于自适应知识核函数的协同优化... 详细信息

为有效提升城市污水处理过程的脱氮效果,提出一种知识和数据驱动的反硝化脱氮过程协同优化控制(Knowledge-data-driven cooperative optimal control,KDDCOC).所提方法主要有以下两个方面:首先,建立一种基于自适应知识核函数的协同优化控制目标模型,动态描述出水水质(Effluent quality,EQ)以及泵送能耗(Pumping energy consumption,PE)、关键变量的协同关系;其次,提出一种知识引导的协同优化算法(Knowledge guide-based cooperative optimization algorithm,KGCO),快速准确求解硝态氮(Nitrate nitrogen,SNO)优化设定值,提高KDDCOC的响应速度.KDDCOC利用比例−积分−微分(Proportional-integral-derivative,PID)控制器对硝态氮优化设定值进行跟踪,将提出的KDDCOC应用于城市污水处理过程基准仿真模型1号(Benchmark simulation model No.1,BSM1),实验结果表明,该方法能够提高出水水质,降低运行能耗,有效改善脱氮效果.

关键词：污水处理反硝化脱氮过程知识和数据驱动协同优化控制自适应知识核函数知识引导的协同优化算法

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基于多元特征异构集成深度学习的图像识别模型及其应用

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北京工业大学学报 2024年第1期50卷 27-37页

作者：汤健田昊夏恒王子轩徐喆韩红桂北京工业大学信息学部北京100124 智慧环保北京实验室北京100124

随着城市矿产资源循环利用技术的不断发展,废旧手机回收已成为当前研究热点。受限于计算资源和数据资源的相对缺乏,目前基于线下智能回收装备的废旧手机识别精度难以达到实际应用。针对上述问题,提出一种基于多元特征异构集成深度学习... 详细信息

随着城市矿产资源循环利用技术的不断发展,废旧手机回收已成为当前研究热点。受限于计算资源和数据资源的相对缺乏,目前基于线下智能回收装备的废旧手机识别精度难以达到实际应用。针对上述问题,提出一种基于多元特征异构集成深度学习的图像识别模型。首先,利用字符级文本检测算法(character region awareness for text detection,CRAFT)提取手机背部字符区域,再利用ImageNet预训练的VGG19模型作为图像特征嵌入模型,利用迁移学习理念提取待回收手机的局部字符特征和全局图像特征;然后,利用局部特征构建神经网络模式光学字符识别(optical character recognition,OCR)模型,利用全局和局部特征构建非神经网络模式深度森林分类(deep forest classification,DFC)模型;最后,将异构OCR和DFC识别模型输出的结果与向量组合后输入Softmax进行集成,基于权重向量得分最大准则获取最终识别结果。基于废旧手机回收装备的真实图像验证了所提方法的有效性。

关键词：废旧手机图像识别迁移学习多元特征 OCR 深度森林异构集成

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基于知识模糊迁徙的城市污水处理膜污染决策

北京工业大学学报 2024年第3期50卷 299-306页

作者：何政赵楠李杰陈行行阜崴顾剑韩红桂刘峥北京城市排水集团有限责任公司北京100044 北京北排水环境发展有限公司北京100044 北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对城市污水处理膜污染难以精准决策的问题,提出一种基于知识模糊迁徙的膜污染决策方法。首先,结合城市污水处理运行过程数据和运行经验,利用模糊规则的形式实现膜污染决策知识的表达;其次,提出一种知识重构机制(knowledge reconstruct... 详细信息

针对城市污水处理膜污染难以精准决策的问题,提出一种基于知识模糊迁徙的膜污染决策方法。首先,结合城市污水处理运行过程数据和运行经验,利用模糊规则的形式实现膜污染决策知识的表达;其次,提出一种知识重构机制(knowledge reconstruction mechanism,KRM),动态平衡源域与目标域之间的准确性和多样性,并采用知识迁徙的方法完成决策知识重构;最后,建立一种基于数据和知识驱动的区间二型模糊神经网络(data-knowledge-driven interval type-2 fuzzy neural network,DK-IT2FNN)的决策模型,利用模糊规则设计模型参数,采用迁徙梯度下降算法动态调整网络权值,提高决策精度。实验结果表明,该模型能够实现膜污染的精准决策。

关键词：城市污水处理膜污染知识重构机制(knowledge reconstruction mechanism KRM) 模糊神经网络模糊迁徙梯度下降算法

基于经济指标与极端梯度提升树的污水处理多设备预警

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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

基于闭环与反馈的“本研贯通”人才培养模式探究

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

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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高教学刊 2024年第19期10卷 46-49页

作者：李方昱杨宏燕韩红桂北京工业大学信息学部北京100124

“本研贯通”培养模式以其独特之处成为新工科拔尖人才培养的重要创新。该文探讨基于闭环和反馈的“本研贯通”培养模式在新工科拔尖创新人才培养中的作用和意义。分析该模式的设计理念及实施策略,确保学生在培养过程中充分发挥个体潜力... 详细信息

“本研贯通”培养模式以其独特之处成为新工科拔尖人才培养的重要创新。该文探讨基于闭环和反馈的“本研贯通”培养模式在新工科拔尖创新人才培养中的作用和意义。分析该模式的设计理念及实施策略,确保学生在培养过程中充分发挥个体潜力,实现更有针对性的发展。探索如何构建培养模式质量保障机制,旨在确保整个培养过程科学、有序进行。基于闭环和反馈的“本研贯通”培养模式在培养目标、导师制度及学科发展方向等方面进行深度整合,有助于打破学科界限,培养具备创新能力和综合素养的新工科拔尖创新人才。

关键词：新工科闭环和反馈本研贯通拔尖创新人才培养培养模式

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影响研究生学位论文质量的全要素分析

教育教学论坛 2024年第18期 10-15页

作者：王晶晶侯莹闫玉萍焦峪波韩红桂北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学研究生院北京100124

研究生学位论文质量的全要素分析是衡量研究生知识水平、科研能力、综合素质等培养质量的重要依据。目前研究生论文质量要素与评价机制存在缺少规范化表征与客观性验证的问题,亟须通过学位论文质量的全要素分析,构建兼顾定量与定性的评... 详细信息

研究生学位论文质量的全要素分析是衡量研究生知识水平、科研能力、综合素质等培养质量的重要依据。目前研究生论文质量要素与评价机制存在缺少规范化表征与客观性验证的问题,亟须通过学位论文质量的全要素分析,构建兼顾定量与定性的评价机制。通过研究生学位论文质量全要素分析,提出一种多准则评价机制。从论文质量及其体现的培养素质层面重新分类细化研究生学位论文影响要素。采用层次分析法设计一种基于全要素分析的多准则评价机制,建立客观合理的评价体系。采用国内某“双一流”建设高校研究生学位论文验证分析,表明所提评价机制能够客观衡量论文水平,为科学评价研究生学位论文质量提供量化依据。

关键词：研究生论文质量全要素分析多准则评价评价机制

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基于Q学习的多任务多目标粒子群优化算法

控制与决策 2023年第11期38卷 3039-3047页

作者：韩红桂徐子昂王晶晶北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

多任务粒子群优化算法(multi-task particle swarm ptimization,MTPSO)通过知识迁移学习,具有快速收敛能力,广泛应用于求解多任务多目标优化问题.然而,MTPSO难以根据种群进化状态自适应调整优化过程,容易陷入局部最优,收敛性能较差.针... 详细信息

多任务粒子群优化算法(multi-task particle swarm ptimization,MTPSO)通过知识迁移学习,具有快速收敛能力,广泛应用于求解多任务多目标优化问题.然而,MTPSO难以根据种群进化状态自适应调整优化过程,容易陷入局部最优,收敛性能较差.针对此问题,利用强化学习的自我进化与预测能力,提出一种基于Q学习的多任务多目标粒子群优化算法(QM2PSO).首先,设计粒子群参数动态更新方法,利用Q学习方法在线更新粒子群算法的惯性权重和加速度参数,提高当前粒子收敛到Pareto前沿的能力;其次,提出基于柯西分布的突变搜索策略,通过全局和局部交替搜索多任务最优解,避免算法陷入局部最优;最后,设计基于正向迁移准则的知识迁移方法,采用Q学习方法更新知识迁移率,改善知识负迁移现象.与已有经典算法的对比实验结果表明所提出的QM2PSO算法具有更优越的收敛性.

关键词：多任务多目标优化粒子群优化知识迁移 Q学习

基于离散Hopfield神经网络的化学实验室安全评估

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北京工业大学学报 2022年第11期48卷 1150-1158页

作者：韩红桂王远甄琪北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对高校化学实验室安全风险难以量化评估的问题,采用一种基于离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN)的化学实验室安全评估方法.首先,利用层次分析法建立化学实验室安全状况多指标评估体系;然后,使用模糊综合评... 详细信息

针对高校化学实验室安全风险难以量化评估的问题,采用一种基于离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN)的化学实验室安全评估方法.首先,利用层次分析法建立化学实验室安全状况多指标评估体系;然后,使用模糊综合评价法对评估指标进行量化,对评估指标编码;最后,使用学习率对DHNN进行优化,将该方法与传统评估方法进行对比,结果表明该方法能够实现对样本的准确评估.将该方法应用于高校危险化学品实验室安全评估过程中,仿真实验结果表明该方法构建的指标体系合理可行且评估精度较高.

关键词：实验室层次分析法模糊综合评价离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN) 安全状况指标编码

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数据驱动选择策略的多目标差分进化算法

控制与决策 2023年第7期38卷 1816-1824页

作者：侯莹吴毅琳白星韩红桂北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学教育部数字社区工程研究中心北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对多目标差分进化算法求解复杂多目标优化问题时,最优解选择策略中非支配排序计算复杂度高的问题,提出一种数据驱动选择策略的多目标差分进化(MODE-DDSS)算法.首先,设计多目标差分进化算法的优化解排序等级评估准则,建立基于评估准则... 详细信息

针对多目标差分进化算法求解复杂多目标优化问题时,最优解选择策略中非支配排序计算复杂度高的问题,提出一种数据驱动选择策略的多目标差分进化(MODE-DDSS)算法.首先,设计多目标差分进化算法的优化解排序等级评估准则,建立基于评估准则的优化解排序等级评估库;其次,设计基于优化解双向搜索机制和无重复比较机制的数据驱动选择策略,实现优化解的高效搜索和快速排序;最后,构建数据驱动选择策略的多目标差分进化算法,降低算法在最优解选择操作中的时间复杂度,提高算法的寻优效率.实验结果表明,所提出的MODE-DDSS算法能够有效减少最优解在选择过程中的比较次数,提升多目标差分进化算法解决复杂多目标优化问题的寻优效率.

关键词：数据驱动选择策略非支配排序多目标优化差分进化算法寻优效率