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龙图腾网获悉安徽工程大学申请的专利一种基于神经网络的羟胺协同Fe2+活化过硫酸盐降解橙黄Ⅱ工艺参数优化方法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：CN115798622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211503042.8，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种基于神经网络的羟胺协同Fe2+活化过硫酸盐降解橙黄Ⅱ工艺参数优化方法是由周润娟;张明;张阔;李济源;和蕊;邵帅;孙莹珂;马勇;吴一昊;付瑞杰设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的羟胺协同Fe2+活化过硫酸盐降解橙黄Ⅱ工艺参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的羟胺协同Fe2+2+活化过硫酸盐降解橙黄Ⅱ工艺参数优化方法，包括在羟胺协同Fe2+2+活化过硫酸盐的反应基础上，采用人工神经网络对羟胺协同Fe2+2+活化过硫酸盐降解AO7过程进行建模，并采用Garson算法和PaD2算法对神经网络进行敏感性分析，构建神经网络‑遗传算法耦合智能算法，将遗传算法嵌入神经网络中进行极值寻优。本发明通过遗传算法得到的优化结果：Fe2+2+浓度为35.33μmol·L‑1‑1，HA浓度为0.46mmol·L‑1‑1，PS浓度为0.93mmol·L‑1‑1，通过实验验证5min内AO7的降解效果为95.7％，与模型的预测值96.2％仅差0.5％。

本发明授权一种基于神经网络的羟胺协同Fe2+活化过硫酸盐降解橙黄Ⅱ工艺参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的羟胺协同Fe2+活化过硫酸盐降解橙黄Ⅱ工艺参数优化方法，其特征在于：在羟胺协同Fe2+活化过硫酸盐的反应基础上，采用人工神经网络对羟胺协同Fe2+活化过硫酸盐降解AO7过程进行建模，采用Garson算法和PaD2算法对神经网络进行敏感性分析，构建神经网络-遗传算法耦合智能算法，将遗传算法嵌入神经网络中进行极值寻优，得出羟胺协同Fe2+活化过硫酸盐降解AO7体系的最佳工艺参数优化方法； 所述工艺参数优化方法具体包括如下步骤： 步骤一、建立BP神经网络模型：采用典型的三层BP神经网络，以HA浓度、Fe2+浓度和PS浓度为输入变量，AO7降解效果为输出变量，且在单因素实验的基础上，获得Fe2+、HA、PS三个实验变量及编码水平；采用Box-Behnkendesign方法在不同浓度的Fe2+、HA、PS三个变量下得出AO7降解效果的预测值，调用Matlab中Premnmx函数对数据进行归一化处理，通过试错法考察不同的隐含层节点数、训练函数和激励函数对BP神经网络的影响，以得出最优的BP神经网络拓扑结构为3个输入层、11个隐含层、1个输出层； 步骤二、对建立的BP神经网络模型进行敏感性分析：采用Garson算法，通过连接权值计算单个因素对模型响应值的影响程度，以对BP神经网络连接的权值进行局部敏感性分析，并得出各因素对AO7降解效果的影响程度为：HA浓度＞Fe2+浓度＞PS浓度；采用PaD2算法，通过分析两个因素的交互作用对模型响应值的影响程度，并得出2个因素的交互作用对AO7降解效果的影响程度为：Fe2+浓度和PS浓度＞HA浓度和PS浓度＞Fe2+浓度和HA浓度； 步骤三、将建立BP神经网络嵌入到遗传算法中形成混合智能算法，并得出Fe2、HA、PS的最优结果。

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