本發(fā)明提出一種基于動態(tài)深度置信網絡的固體廢棄物智能處理方法，屬于深度學習、固體廢棄物智能處理領域。該方法首先提出一種使用動態(tài)增減枝算法的DDBN，使DDBN在訓練過程中根據(jù)當前訓練情況增加隱藏層神經元和隱藏層，以及移除冗余神經元，有效的優(yōu)化DDBN的網絡結構。然后，利用DDBN能有效提取原始數(shù)據(jù)主要特征的優(yōu)勢，使用DDBN對固體廢棄物隨機、離散、非線性的特征向量進行有效的狀態(tài)描述，使時間序列的狀態(tài)特征更加易于鑒別，并確保不丟失原始數(shù)據(jù)的主要信息。同時，根據(jù)提取到的固體廢棄物的狀態(tài)描述，利用DDBN預測適合其狀態(tài)的優(yōu)化燃燒行為，減少了盲目燃燒行為對資源的浪費，實現(xiàn)對固體廢棄物的智能處理。
聲明：
“基于動態(tài)深度置信網絡的固體廢棄物智能處理方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。
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編輯：管理員
來源：中冶有色技術網
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2025年03月25日 ~ 27日 
