浙江中医药大学金华研究院邱夏雯获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江中医药大学金华研究院申请的专利一种基于神经网络的废水脱氮方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120864681B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511394598.1，技术领域涉及：C02F3/28；该发明授权一种基于神经网络的废水脱氮方法及装置是由邱夏雯;冯华军;毛詹晟;张禹;刘帅;罗国福;项海设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络的废水脱氮方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及污水处理技术领域，公开了一种基于神经网络的废水脱氮方法及装置。该方法包括：将废水通入反应器内进行脱氮，采集反应器内水质数据；将水质数据输入边缘计算网关，采用轻量神经网络模型进行噪声滤波和特征提取，而后输入中央决策服务器，运行LSTM模型及BP神经网络与联邦强化学习融合算法，生成动态参数调控矩阵，进而生成控制指令，并通过联邦强化学习更新全局模型权重；根据控制指令实时优化反应器内水力负荷、NH4+NO2‑平衡和能量管理。采用本发明的方法和装置，可快速响应废水水质波动，实现多目标动态优化，同时还可实现跨节点的策略共享，从而提高废水处理效率以及反应器抗冲击负荷，并降低能耗。
本发明授权一种基于神经网络的废水脱氮方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的废水脱氮方法，其特征在于，包括： S1：将废水通入反应器内进行厌氧氨氧化-反硝化联合脱氮，通过传感器采集反应器内的水质数据； S2：将水质数据输入边缘计算网关，采用轻量神经网络模型进行噪声滤波和特征提取； S3：将S2处理后的数据输入中央决策服务器，运行长短期记忆网络模型，并运行反向传播神经网络与联邦强化学习融合算法，生成动态参数调控矩阵，基于动态参数调控矩阵生成控制指令，并通过联邦强化学习更新全局模型权重； S4：根据S3中生成的控制指令实时优化反应器内水力负荷、NH4+NO2-平衡和能量管理。
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