in this paper a software sensor bas

in this paper a software sensor based on a fuzzy neural network approach was proposed for real-time
estimation of nutrient concentrations. In order to improve the network performance, fuzzy subtractive
clustering was used to identify model architecture, extract and optimize fuzzy rule of the model. A split
network structure was applied separately for anaerobic and aerobic conditions was employed with
dynamic modeling methods such as autoregressive with exogenous inputs and multi-way principal component analysis (MPCA). The proposed methodology was applied to a bench-scale anoxic/oxic process for
biological nitrogen removal. The simulative results indicate that the learning ability and generalization of
the model performed well and also worked well for normal batch operations corresponding to three data
points inside the confidence limit determined by MPCA. Real-time estimation of NO 3 , NHþ 4 and PO3 4 concentration based on fuzzy neural network analysis were successfully carried out with the simple on-line
information regarding the anoxic/oxic system.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกระดาษนี้เซอร์ซอฟต์แวร์บนเครือข่ายระบบประสาทเลือน วิธีเสนอสำหรับเรียลไทม์การประเมินความเข้มข้นของสารอาหาร เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของเครือข่าย เลือนลบคลัสเตอร์ถูกใช้เพื่อระบุรูปแบบสถาปัตยกรรม แยก และปรับกฎพร่าเลือนของรูปแบบ การแยกโครงสร้างเครือข่ายใช้แยกต่างหากสำหรับสภาวะไม่ใช้ออกซิเจน และแอโรบิกถูกจ้างด้วยวิธีการสร้างแบบจำลองไดนามิกเช่น autoregressive อินพุตภายนอกและการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลักหลาย (MPCA) วิธีการนำเสนอกับกระบวนการ anoxic oxic ขนาดม้านั่งสำหรับการกำจัดไนโตรเจนทางชีวภาพ ผล simulative บ่งชี้ว่า ความสามารถในการเรียนรู้และลักษณะของแบบทำดี และยัง ทำงานได้ปกติชุดการดำเนินการที่สอดคล้องกับข้อมูลสามจุดภายในขีดจำกัดความเชื่อมั่นถูกกำหนด โดย MPCA การประเมินแบบเรียลไทม์ไม่มี 3, NHþ 4 และความเข้มข้น PO3 4 อิงการวิเคราะห์เครือข่ายประสาทที่พร่าเลือนเรียบร้อยแล้วดำเนินการกับง่ายออนไลน์ข้อมูลเกี่ยวกับระบบ anoxic oxic

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เซ็นเซอร์ซอฟแวร์ซึ่งเป็นไปตามวิธีการที่เครือข่ายประสาทเลือนได้รับการเสนอให้เวลาจริง
การประมาณค่าความเข้มข้นของสารอาหาร เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของเครือข่ายลดเลือน
การจัดกลุ่มที่ถูกใช้ในการระบุรูปแบบสถาปัตยกรรม, สารสกัดและเพิ่มประสิทธิภาพกฎฟัซซี่ของรูปแบบ แยก
โครงสร้างเครือข่ายถูกนำมาใช้แยกต่างหากสำหรับการใช้ออกซิเจนและแอโรบิกสภาพถูกจ้างด้วย
วิธีการสร้างแบบจำลองแบบไดนามิกเช่นอัตกับปัจจัยภายนอกและหลายวิธีการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (MPCA) วิธีการที่นำเสนอถูกนำไปใช้ม้านั่งขนาดซิก / ขั้นตอนการออกซิกสำหรับ
กำจัดไนโตรเจนทางชีวภาพ ผล simulative ระบุว่าความสามารถในการเรียนรู้และทั่วไปของ
รูปแบบการดำเนินการเป็นอย่างดีและยังทำงานได้ดีสำหรับการดำเนินงานชุดปกติที่สอดคล้องกับข้อมูลสาม
จุดภายในวงเงินความเชื่อมั่นที่กำหนดโดย MPCA การประมาณค่าแบบ Real-time ไม่? 3, 4 และNHþ PO3 4? ความเข้มข้นตามการวิเคราะห์เครือข่ายประสาทเลือนได้ดำเนินการประสบความสำเร็จออกมาพร้อมกับในบรรทัดง่าย
ข้อมูลเกี่ยวกับซิกระบบ / ออกซิก