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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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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。

著录项

公开/公告号CN106991491A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-07-28

原文格式PDF
申请/专利权人南京邮电大学;
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申请/专利号CN201710091916.6
发明设计人黄鸿基;王金元;周行洲;项彤;吴浩;张雨;王永进;
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申请日2017-02-21
分类号G06Q10/04(20120101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/12(20060101);G06Q10/06(20120101);
代理机构32207 南京知识律师事务所;
代理人李湘群
地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
入库时间 2023-06-19 02:56:43

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2017-08-22

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20170221

实质审查的生效
2017-07-28

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