广义模糊推理方法在造纸废水处理中的应用毕业论文【附代码】

广义模糊推理方法在造纸废水处理中的应用研究主要内容：本研究将研究广义模糊推理方法在造纸废水处理中的应用。首先，介绍造纸行业废水处理的背景及其重要性。接着，提出一种基于广义模糊推理的处理模型，以提高废水处理效果。研究将通过实验验证模型的有效性，并与传统方法进行比较。希望本研究能够推动废水处理技术的发展。文档说明：本文阐述了模糊集、模糊控制、广义模糊集、造纸废水好氧处理、三支模糊推理、核心的解决方案，涵盖了其主要设计思路、实验结果及仿真图示。广义模糊推理方法在造纸废水处理中的应用研究通过优化传统方法，提升了求解效率和准确性，实验验证了其在不同应用场景下的稳定性与有效性。文档中包含了详细的仿真图和结果分析，提供了算法的示例代码及数据来源，最后附上了相关的参考文献，用以支持本文中的方法和结论。如还有疑问，或者科研方面的问题，可以通过文档最后的微信直接联系本团队。核心思路随着我国造纸工业的快速发展，造纸废水污染问题日益凸显，国家环境保护部颁布的最新制浆造纸工业水污染物排放标准(GB3544-2008)对造纸废水排放指标提出了更加苛刻的要求，基于传统的厌氧好氧二级生化处理工艺，采用传统的PID控制方法已难以满足上述要求。造纸废水好氧处理过程非常复杂，具有非线性、时变性、大时滞和建模难等特点，现有的智能控制方法存在控制精度低、系统运行能耗高等问题，因此，将先进的智能控制方法和技术嵌入到造纸废水好氧处理过程控制系统来提高其控制精度和出水水质、降低能耗、减少污水排放，以确保废水处理过程安全高效是当前造纸废水好氧处理过程控制领域的一个研究热点。本文以陕西省咸阳市某造纸厂造纸废水好氧处理过程为背景，聚焦活性污泥系统曝气过程溶解氧浓度控制问题，以好氧处理过程的实时数据为载体，采用理论研究与实验相结合的方法，基于模糊控制系统和广义模糊集理论提出新的广义模糊控制系统，不仅对提高造纸废水好氧处理过程控制系统的稳定性、准确性、快速性和鲁棒性具有重要的指导意义，而且为研发新的造纸废水好氧处理过程控制方法奠定了坚实的理论基础。本文的主要工作与贡献可总结为如下三个方面:(1)中智推理系统的建立与仿真基于单值中智集的第一种包含序关系，研究了单值中智集的相关格结构，证明了单值中智集关于其基本运算构成DeMorgan代数。在此基础上，给出了中智模、中智余模、中智否定、中智蕴涵算子及中智剩余蕴涵算子的定义及相关性质，深入剖析了DeMorgan中智三元组的结构及性质，重点从代数运算的角度系统研究了基于中智模及其剩余蕴涵的剩余格，为研究中智逻辑算子结构提供新的研究思想和方法。进一步，基于中智关系和中智蕴涵算子提出了中智推理的NCRI方法和三I算法，并结合单值中智集隶属函数、基本运算的MATLAB程序，研究并开发了中智推理系统的MATLAB程序，为中智控制系统的构建及其仿真提供理论依据和实现策略。(2)三支模糊集基础理论的提出及三支模糊推理系统的建立与仿真针对现有广义模糊集在解决不确定性问题中存在的局限性，本文在借鉴三支决策、粗糙集、多种广义模糊集(包括格值模糊集、直觉模糊集、部分模糊集、中智集等)基本思想的基础上提出了三支模糊集的概念，讨论了几类特殊三支模糊集(包括普通三支模糊集、依赖三支模糊集、三支集等)与各种广义模糊集、三划分概念之间的联系;系统研究了三支模糊集的各种基本运算，分析了这些运算的性质及相关格结构。进而，提出了三支模糊关系的概念，讨论了它与集对分析中联系数概念之间的关系，并给出了三支模糊关系的合成运算;研究了三支模糊蕴涵算子及由三支t-模诱导的剩余蕴涵的定义及性质。在此基础上，提出三支模糊推理的TCRI方法和三I算法，并结合具体算例，给出了这两种推理方法的具体步骤及其MATLAB实现程序。最后，针对造纸废水好氧处理过程中药液配制水箱的液位控制问题，基于不同的三支模糊蕴涵算子提出相应的三支模糊推理方法并构建三支模糊控制器，通过对比分析三维曲面图的图形特征说明各三支模糊推理方法的推理效果;进而，将效果最好的三支模糊推理方法尝试应用于药液配制水箱的液位控制系统，通过仿真实验对比分析了控制系统响应曲线的跟踪能力和抗扰能力，证明了三支模糊推理方法的可行性和有效性。(3)造纸废水好氧处理过程溶解氧浓度的广义模糊控制针对由于造纸废水好氧处理过程中的不确定性、溶解氧浓度控制的特性(非线性、时变性、时滞性和建模难等)以及过程控制技术本身的局限性导致的溶解氧浓度控制精度不高等难题，在对活性污泥系统模型研究的基础上，深入分析溶解氧浓度和供气量的内在联系，建立溶解氧浓度的动力学方程，采用欧拉离散方法得到溶解氧浓度控制系统的离散化时域模型，进而分别基于Mamdani型模糊蕴涵算子、中智蕴涵算子和三支模糊蕴涵算子提出溶解氧浓度的模糊控制、中智控制和三支模糊控制，借助MATLAB设计了广义模糊控制系统的仿真程序，实现了复杂闭环控制系统的智能控制。通过仿真实验，证明了这两种广义模糊控制系统均具有较好的动态性能及抗扰能力，证实了广义模糊推理方法在造纸废水好氧处理过程的溶解氧浓度控制中是可行且有效的，成功解决了溶解氧浓度控制精度不高、控制效果不好的问题，从而实现了广义模糊控制理论的应用价值。综上所述，本文基于模糊控制理论及其在工业过程控制领域的应用研究，提出了中智推理方法和三支模糊推理方法，构建了造纸废水好氧处理过程中溶解氧浓度的广义模糊控制系统，不仅提高了控制精度和好氧效率，而且在节能减排方面具有重要的意义。将广义模糊推理方法应用于造纸废水好氧处理过程控制，为智能控制技术在工业废水处理过程控制领域的深入研究和广泛应用提供重要的参考价值。本团队擅长数据处理、建模仿真、论文写作与指导，科研项目与课题交流。可访问官网或者加微信：airsky230代码clear;clc;%广义模糊推理方法在造纸废水处理中的应用研究%加载数据集numSamples=982;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由团队提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=982;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由团队提供learningRate=0.01;numEpochs=982;%训练网络forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在测试集上进行评估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=982;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=982;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%获取最佳个体bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次评估最佳个体在测试集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%辅助函数：sigmoid函数functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%辅助函数：sigmoid函数的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%辅助函数：交叉熵损失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%辅助函数：获取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

结果

常见算法与模型应用本团队擅长数据处理、建模仿真、论文写作与指导，科研项目与课题交流。可访问官网或者加微信：airsky2301各类智能优化算法改进及应用1.1三维装箱优化1.2配电网重构优化1.3优化调度1.4优化路由1.5微电网优化1.6优化分配1.7优化库存1.8优化充电1.9优化发车1.10优化覆盖1.11车间调度优化1.12优化选址1.13生产调度优化1.14优化位置1.15优化控制1.16优化组合1.17水库调度优化1.18优化设计1.19集装箱船配载优化1.20优化成本1.21水泵组合优化1.22医疗资源分配优化1.23优化电价1.24公交排班优化1.25优化布局1.26优化参数1.27货位优化1.28可视域基站和无人机选址优化1.29优化吸波1.30优化指派1.31智能交通灯优化1.32优化运行1.33优化调配1.34优化资源利用1.35智能分拣优化1.36物流中心选址优化1.37投资组合优化1.38用水调度优化1.39数据中心能源优化1.40广告投放优化1.41广告竞价优化1.42库存管理优化1.43供应链优化1.44能源效率优化1.45网络流量优化1.46冷库管理优化1.47电压控制优化1.48资源共享优化1.49优化位置选址1.50生产线效率优化2机器学习和深度学习分类与预测2.1机器学习和深度学习分类2.1.1CNN卷积神经网络分类2.1.2SVM支持向量机分类2.1.3XGBOOST分类2.1.4BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.5BP神经网络分类2.1.6RF随机森林分类2.1.7KNN分类2.1.8MLP全连接神经网络分类2.1.9LSTM长短时记忆网络分类2.1.10PNN概率神经网络分类2.1.11GRU门控循环单元分类2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13SCN随机配置网络模型分类2.1.14RELM鲁棒极限学习机分类2.1.15KELM混合核极限学习机分类2.1.16DBN深度置信网络分类2.1.17ELMAN递归神经网络分类2.1.18DELM深度学习极限学习机分类2.1.19GRNN广义回归神经网络分类2.1.20ELM极限学习机分类2.1.21OVO多分类支持向量机2.1.22Adaboost分类2.1.23CatBoost分类2.1.24LightGBM分类2.1.25神经自适应共振分类(ART)2.1.26离散选择模型分类(DCM)2.1.27阈值神经网络分类2.2机器学习和深度学习预测2.2.1ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.2ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.3ANN人工神经网络预测2.2.4BF粒子滤波预测2.2.5DKELM回归预测2.2.6ESN回声状态网络预测2.2.7FNN前馈神经网络预测2.2.8GMM高斯混合模型预测2.2.9GMDN预测2.2.10GRNN广义回归神经网络预测2.2.11GRU门控循环单元预测2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.13RELM鲁棒极限学习机预测2.2.14RF随机森林预测2.2.15RBF径向基函数神经网络预测2.2.16RNN循环神经网络预测2.2.17RVM相关向量机预测2.2.18SVM支持向量机预测2.2.19TCN时间卷积神经网络预测2.2.20XGBoost回归预测2.2.21模糊预测2.2.22奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.2.23SARIMA季节性自回归综合滑动平均模型预测2.2.24Prophet模型时间序列预测2.2.25LightGBM回归预测2.2.26ARIMA-GARCH组合预测2.2.27深度多层感知机预测2.2.28Transformer时间序列预测2.2.29Seq2Seq模型预测2.2.30SARIMA-LSTM混合模型预测2.2.31自编码器预测2.2.32LMS最小均方算法预测2.2.33BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.34BLS宽度学习神经网络预测2.2.35BP神经网络预测2.2.36CNN卷积神经网络预测2.2.37DBN深度置信网络预测2.2.38DELM深度学习极限学习机预测2.2.39LSTM长短时记忆网络预测2.2.40模型集成预测2.2.41高维数据预测2.2.42多变量时间序列预测2.3机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测PM2.5浓度预测SOC预测产量预测车位预测虫情预测带钢厚度预测电池健康状态预测电力负荷预测房价预测腐蚀率预测故障诊断预测光伏功率预测轨迹预测航空发动机寿命预测汇率预测混凝土强度预测加热炉炉温预测价格预测交通流预测居民消费指数预测空气质量预测粮食温度预测气温预测清水值预测失业率预测用电量预测运输量预测制造业采购经理指数预测产品推荐系统库存需求预测员工离职预测网络入侵检测金融欺诈检测社交媒体情绪预测自然灾害预测图像分割预测视频行为预测心电异常预测脑电波分类汽车故障预测智能家居用电量预测3图像处理方面3.1图像边缘检测3.2图像处理3.3图像分割3.4图像分类3.5图像跟踪3.6图像加密解密3.7图像检索3.8图像配准3.9图像拼接3.10图像评价3.11图像去噪3.12图像融合3.13图像识别3.13.1表盘识别3.13.2车道线识别3.13.3车辆计数3.13.4车辆识别3.13.5车牌识别3.13.6车位识别3.13.7尺寸检测3.13.8答题卡识别3.13.9电器识别3.13.10跌倒检测3.13.11动物识别3.13.12二维码识别3.13.13发票识别3.13.14服装识别3.13.15汉字识别3.13.16红绿灯识别3.13.17虹膜识别3.13.18火灾检测3.13.19疾病分类3.13.20交通标志识别3.13.21卡号识别3.13.22口罩识别3.13.23裂缝识别3.13.24目标跟踪3.13.25疲劳检测3.13.26旗帜识别3.13.27青草识别3.13.28人脸识别3.13.29人民币识别3.13.30身份证识别3.13.31手势识别3.13.32数字字母识别3.13.33手掌识别3.13.34树叶识别3.13.35水果识别3.13.36条形码识别3.13.37温度检测3.13.38瑕疵检测3.13.39芯片检测3.13.40行为识别3.13.41验证码识别3.13.42药材识别3.13.43硬币识别3.13.44邮政编码识别3.13.45纸牌识别3.13.46指纹识别3.14图像修复3.15图像压缩3.16图像隐写3.17图像增强3.18图像重建3.19图像特征提取3.20图像形态学处理3.21图像旋转3.22图像反转3.23图像去模糊3.24图像颜色调整3.25多尺度分解3.26图像超分辨率3.27背景分离3.28热成像分析4路径规划方面4.1旅行商问题（TSP）4.1.1单旅行商问题（TSP）4.1.2多旅行商问题（MTSP）4.2车辆路径问题（VRP）4.2.1车辆路径问题（VRP）4.2.2带容量的车辆路径问题（CVRP）4.2.3带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）4.2.4带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）4.2.5带距离的车辆路径问题（DVRP）4.2.6带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）4.2.7带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）4.2.8带距离的多车辆路径问题（MDVRP）4.2.9同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）4.2.10带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）4.2.11带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）4.3多式联运运输问题4.4机器人路径规划4.4.1避障路径规划4.4.2迷宫路径规划4.4.3栅格地图路径规划4.5配送路径规划4.5.1冷链配送路径规划4.5.2外卖配送路径规划4.5.3口罩配送路径规划4.5.4药品配送路径规划4.5.5含充电站配送路径规划4.5.6连锁超市配送路径规划4.5.7车辆协同无人机配送路径规划4.6无人机路径规划4.6.1飞行器仿真4.6.2无人机飞行作业4.6.3无人机轨迹跟踪4.6.4无人机集群仿真4.6.5无人机三维路径规划4.6.6无人机编队4.6.7无人机协同任务4.6.8无人机任务分配4.7无人驾驶路径规划4.8智能停车路径规划4.9多目标路径规划4.10动态路径优化4.11即时路径更新4.12混合动力汽车路径规划4.13高速公路车辆协调4.14矿山运输路径规划4.15智能仓储路径规划5语音处理5.1语音情感识别5.2声源定位5.3特征提取5.4语音编码5.5语音处理5.6语音分离5.7语音分析5.8语音合成5.9语音加密5.10语音去噪5.11语音识别5.12语音压缩5.13语音隐藏5.14语音关键词检测5.15语音身份验证5.16语音情绪转换5.17语音唤醒词检测5.18语音转写5.19声纹识别5.20语音分