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一种基于遗传算法优化的RBF神经网络的环境污染监测系统

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专利号 2017100919166 专利名称 一种基于遗传算法优化的RBF神经网络的环境污染监测系统
专利类型 发明专利 国际分类 G06Q10/04(2012.01),G06K9/62(2006.01),G06N3/04(2006.01),G06N3/12(2006.01),G06Q10/06(2012.01)
申请人 南京邮电大学 申请地址 210003江苏省南京市栖霞区尧化街道科创路1号二期2幢201室
发明人 黄鸿基 申请日期 2017-02-21
下证状态 已下证 更新时间 2026-08-26 15:44:02
专利摘要 本发明公开了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络的环境污染监测系统,该系统包括信号输入模块、信号处理模块、计算机云端服务器处理模块、数据库、报警模块和污染指标显示模块,可见光信号通过信号输入模块输入后,由信号处理模块依次经过模‑数转换、数字信号处理和数‑模转换后,将信号输入计算机云端服务器处理模块,并将污染指标通过污染指标显示模块显示出来,若超过设定的阈值,报警模块将会报警,从信号输入到信号输出整个过程的数据都存储在数据库中。本发明中,系统不需要专门的网络环境和硬件设备,节约成本,适应性强。系统还具有对环境污染进行监测的功能,并可实现对多种污染指标进行的实时准确监测,功能强大。  

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身份证
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