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申请/专利权人：无锡轻大百特环保工程有限公司
摘要：本发明公开了一种基于自适应稀疏BLS的污水处理过程软测量方法及系统，方法包括：获取污水处理过程数据，进行预处理得到第一数据集；将第一数据集输入宽度学习系统，映射成初始特征节点，利用迹LASSO对初始特征矩阵中的增广矩阵进行自适应稀疏化处理；将初始特征节点级联得特征节点组，将所述特征节点组连接到增强节点层形成增强节点，对所述增强节点引入Dropout机制灭活部分节点；利用LASSO优化宽度学习系统结构得到输出权值，建立TL‑BLS的污水处理过程软测量预测模型。本发采用迹LASSO对网络特征权重进行优化，提高模型特征提取能力；其次在增强节点部分引入Dropout机制，并利用LASSO对网络进行稀疏优化，剔除冗余节点，避免模型过拟合，有效简化网络模型结构，提高其预测性能。
主权项：1.一种基于自适应稀疏BLS的污水处理过程软测量方法，其特征在于，包括：获取污水处理过程数据，进行预处理得到第一数据集；将第一数据集输入宽度学习系统，映射成初始特征节点，利用迹LASSO对初始特征矩阵中的增广矩阵进行自适应稀疏化处理；将初始特征节点级联得特征节点组，将所述特征节点组连接到增强节点层形成增强节点，对所述增强节点引入Dropout机制灭活部分节点，级联得到增强节点组；将所述特征节点组和增强节点组进行级联，利用LASSO优化宽度学习系统结构得到输出权值，建立TL-BLS的污水处理过程软测量预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡轻大百特环保工程有限公司 一种基于自适应稀疏BLS的污水处理过程软测量方法及系统
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