常州大学史兵获国家专利权
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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于改进PSO的水产养殖水质参数预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117195973B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311222894.4，技术领域涉及：G06N3/048；该发明授权基于改进PSO的水产养殖水质参数预测方法及系统是由史兵;孙涛;蒋建明;宦娟;汪迪设计研发完成，并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于改进PSO的水产养殖水质参数预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水产养殖技术领域，尤其涉及基于改进PSO的水产养殖水质参数预测方法及系统，包括采集养殖池不同位置、不同深度及对应的水质参数；利用训练集数据训练改进径向基函数RBF神经网络；利用改进粒子群算法优化改进径向基神经网络模型参数。本发明在传统RBF神经网络中引入混合高斯函数和反常S形函数的径向基函数，解决模型在非线性数据建模方面能力弱的问题；其次，改进传统粒子群算法中惯性因子和学习因子解决RBF神经网络中参数收敛速度慢和全局搜索能力差等问题。
本发明授权基于改进PSO的水产养殖水质参数预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进PSO的水产养殖水质参数预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、采集养殖池不同位置、不同深度及对应的水质参数； 步骤二、利用训练集数据训练改进径向基函数RBF神经网络； 改进径向基神经网络包括： 利用混合高斯函数和反常S型函数线性组合的径向基函数，公式为： 1 式中，和表示隐含层第个神经元输出结果和中心位置；表示第个神经元的基宽；表示欧氏距离；为权重系数；为隐含层节点数；为RBF神经网络的输入，为养殖池任意点； 步骤三、利用改进粒子群算法优化改进径向基神经网络模型参数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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