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龙图腾网恭喜淮阴工学院申请的专利一种基于双相关剪枝策略神经网络的出水氨氮软测量方法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：CN117094356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202311065512.1，技术领域涉及：G06N3/043；该发明授权一种基于双相关剪枝策略神经网络的出水氨氮软测量方法是由杨丹;周红标;秦源汇;任健;徐浩渊;刘帅祥设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双相关剪枝策略神经网络的出水氨氮软测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双相关剪枝策略神经网络的出水氨氮软测量方法，首先采用高维互信息方法提取输入特征，降低输入冗余和计算复杂度；然后，提出了一种由生长方案和剪枝方案组成的自构建策略，对模糊神经网络模型进行动态优化得到基于双相关剪枝策略神经网络SCFNN‑DCP。在模糊规则的生长阶段，利用系统误差判断准则和容纳边界准则生成模糊规则，增强网络的泛化能力。在模糊规则的修剪阶段，采用双相关准则将模糊规则从规则库中去除，以降低网络的复杂度。同时，采用动态调整方案对网络宽度进行更新。最后，采用带阶段遗忘因子的递归最小二乘算法在线估计网络权值，获得较强的预测能力。本发明能够确保水质处理过程的稳定安全运行。

本发明授权一种基于双相关剪枝策略神经网络的出水氨氮软测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双相关剪枝策略神经网络的出水氨氮软测量方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：利用传感器阵列对水体的水温WT、pH、溶解氧DO、高锰酸钾KMnO4、总磷TP、总氮TN、电导率EC、浊度TU、叶绿素Chl、藻密度ACD共10个易测变量进行检测，利用水杨酸分光光度法测定氨氮NH3-N含量，生成一批样本输入输出对；步骤2：采用高维互信息方法提取输入特征，降低输入冗余和计算复杂度；步骤3：构建T-S模糊神经网络FNN，利用生长方案和剪枝方案组成的双相关剪枝策略，对T-S模糊神经网络FNN进行动态优化，获取基于双相关剪枝策略神经网络模型SCFNN-DCP；所述双相关剪枝策略具体为在模糊规则的生长阶段，利用系统误差判断准则和容纳边界准则生成模糊规则；在模糊规则的修剪阶段，采用双相关准则将模糊规则从规则库中去除；由生长方案和剪枝方案组成的双相关剪枝策略对T-S模糊神经网络FNN进行动态优化，剪枝方案即规则修剪具体操作如下：对于规则层神经元αm和αn来说，相关系数用公式计算获得： 其中，Sαm和Sαn分别表示规则层第m个和第n个神经元的样本标准差，Sαmαn表示两者之间的样本协方差，他们的计算过程如下： 其中，αm和αn分别表示规范化层第m个和第n个神经元的输出值，Nk表示当前时刻训练样本总数；对于规则层神经元αm和输出层神经元y来说，相关系数用公式计算获得： 其中，Sαm和Sy分别表示规则层第m个神经元和输出层神经元的样本标准差，Sαmy表示两者之间的样本协方差，他们的计算过程如下： 其中，αm和y分别表示规范化层第m个神经元和输出层神经元的输出值；以此类推，获得规则层第n个神经元和输出层神经元的样本协方差Sαny，首先计算规则层神经元之间的相关系数，从中找出相关系数大于0.8的神经元对；然后，计算这个神经元对中神经元与输出之间的相关系数，比较两个相关系数的大小，若则删掉第m个神经元，反之亦然；步骤4：采用带阶段遗忘因子的递归最小二乘算法在线估计基于双相关剪枝策略神经网络模型SCFNN-DCP的网络权值；步骤5：训练基于双相关剪枝策略神经网络模型后，预测出水氨氮浓度；将测试样本数据作为模型的输入，得到模型的输出并进行反归一化后即为出水氨氮的预测值。

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