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本发明提供了一种基于FNN对抗生成的二噁英排放风险预警模型构建方法，首先，通过随机森林算法自适应选择与DXN排放相关性高的输入特征；接着，通过FNN对抗生成相应风险等级的候选虚拟样本，以解决样本数量少和存在不确定性的问题；然后，采用判别概率、最大均值差异和最近邻类别构建多约束选择机制，保证所选虚拟样本的质量；最后，基于混合样本构建MSWI过程DXN排放风险预警模型。本发明解决了DXN风险预警模型的建模数据维数高、不确定性强和样本少等问题，构建了有效性和优越性高的MSWI过程DXN排放风险预警模型，提高二噁英排放风险预警准确性。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202210529669.4
Filing Date： 2022-05-16
Publication Date： 2022-08-30
Pub. No.： CN114971243A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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