【机器学习】神经网络的污水处理过程多目标优化控制方法

广东海洋大学：《机械制造技术基础》课程教学资源（讲义）第四章 机械加工质量及其控制 4.5 机械加工过程中的振动

热轧钢材的淬火冷却是改善钢材质量和性能的重要措施,淬火过程的核心就是控制钢板的冷却速度.针对传统的淬火控冷模型的固有缺陷,为了满足扩展钢种、规格及淬火温度高精度的要求,利用神经网络技术建立了神经网络淬火控冷温度预报模型,该模型与回归数学模型相结合,完成淬火控冷现场控制.应用结果证明,该综合模型极大地提高了钢板淬火冷却的控制精度,提高了产品的成材率

第一节 GMP对食品安全和质量的控制 （一）GMP的基本理论 （二）GMP的主要内容 （三） GMP的认证 第二节 HACCP对食品安全和质量的控制 （一）HACCP的概念与作用 （二）HACCP的基本术语 （三）HACCP的基本原理 （四）HACCP计划的组织与实施

第一节 全过程质量控制 第二节 室内质量控制 第三节 室间质量评价 第四节 实验室认可 第五节 试剂盒的选择和评价

《食品安全学》课程教学资源（讲义）第十章 生产过程中食品安全性质量控制

智能系统：基于改进粒子群算法的污水处理过程神经网络优化控制

5.1 中断系统结构与控制 5.2 中断处理过程 5.3 外部中断扩展

• 5.1 中断系统结构与控制 • 5.2 中断处理过程 • 5.3 外部中断扩展 • 本章小结 • 习题

为了实现炼钢过程钢水温度的精确控制，在分析了实际炼钢厂钢水温度控制现状和钢水温度影响因素的基础上，建立了关键工序节点钢水温度的正向预测模型和逆向预定模型.同时，为了克服现有钢水温度预报方法的不足，提出一种基于钢包热状态和BP神经网络的混合模型方法.该方法以钢包热状态跟踪模型为基础，充分考虑了钢包热状态对钢水温度的影响，并与BP神经网络结合，可有效提高预测精度