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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
- 专利权人:
- 南京邮电大学
- 发明人:
- 黄鸿基,王金元,周行洲,项彤,吴浩,张雨,王永进
- 申请号：
- CN201710091916.6
- 公开号：
- CN106991491A
- 申请日:
- 2017.02.21
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 李湘群
- 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。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
