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近日，中國科協(xié)公布了第七屆中國科協(xié)優(yōu)秀科技論文遴選計劃入選論文名單。《自動化學報》發(fā)表的論文“數(shù)據(jù)和知識驅動的城市污水處理過程多目標優(yōu)化控制”入選，這是學報自第一至第六屆獲獎之后的第9篇獲獎論文。

本屆入選的95篇論文是2018年1月1日以來發(fā)表在我國科技期刊上的優(yōu)秀論文的代表。這些論文有的在基礎研究前沿領域作出重要原始創(chuàng)新，對開拓和引領學科發(fā)展作出了重要貢獻；有的在應用研究領域取得重要突破，破解重大工程技術難題，極大促進了技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。 

韓紅桂, 張琳琳, 伍小龍, 喬俊飛. 數(shù)據(jù)和知識驅動的城市污水處理過程多目標優(yōu)化控制. 自動化學報, 2021, 47(11): 2538?2546 

城市污水處理過程優(yōu)化控制是降低能耗的有效手段, 然而, 如何提高出水水質(zhì)的同時降低能耗依然是當前城市污水處理過程面臨的挑戰(zhàn). 圍繞上述挑戰(zhàn), 文中提出了一種數(shù)據(jù)和知識驅動的多目標優(yōu)化控制(Data-knowledge driven multiobjective optimal control, DK-MOC)方法. 首先, 建立了出水水質(zhì)、能耗以及系統(tǒng)運行狀態(tài)的表達關系, 獲得了運行過程優(yōu)化目標模型. 其次, 提出了一種基于知識遷徙學習的動態(tài)多目標粒子群優(yōu)化算法, 實現(xiàn)了控制變量優(yōu)化設定值的自適應求解. 最后, 將提出的DK-MOC應用于城市污水處理過程基準仿真模型1 (Benchmark simulation model No.1, BSM1). 結果表明該方法能夠實時獲取控制變量的優(yōu)化設定值, 提高了出水水質(zhì), 并且有效降低了運行能耗.

論文簡介：數(shù)據(jù)和知識驅動的城市污水處理過程多目標優(yōu)化控制

歷屆入選中國科協(xié)優(yōu)秀科技論文

• 袁勇,王飛躍. 平行區(qū)塊鏈: 概念、方法與內(nèi)涵解析. 自動化學報, 2017, 43(10): 1703-1712 
• 李力, 林懿倫, 曹東璞, 鄭南寧, 王飛躍. 平行學習——機器學習的一個新型理論框架. 自動化學報, 2017, 43(1): 1-8 
• 孫秋野, 胡旌偉, 楊凌霄, 張化光. 基于GAN技術的自能源混合建模與參數(shù)辨識方法. 自動化學報, 2018, 44(5): 901-914 
• 沈燕飛, 李錦濤, 朱珍民, 張勇東, 代鋒. 基于非局部相似模型的壓縮感知圖像恢復算法. 自動化學報, 2015, 41(2): 261-272
• 湯健, 柴天佑, 叢秋梅, 苑明哲, 趙立杰, 劉卓, 余文. 基于EMD和選擇性集成學習算法的磨機負荷參數(shù)軟測量. 自動化學報, 2014, 40(9): 1853-1866
• 陳晉音, 何輝豪. 基于密度的聚類中心自動確定的混合屬性數(shù)據(jù)聚類算法研究. 自動化學報, 2015, 41(10): 1798-1813
• 柴天佑. 復雜工業(yè)過程運行優(yōu)化與反饋控制. 自動化學報, 2013, 39(11): 1744-1757
• 陸汝鈐, 張松懋. 從故事到動畫片--全過程計算機輔助動畫自動生成. 自動化學報, 2002, 28(03): 321-348