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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.7 No.4
- 발행연도
- 2007.12
- 수록면
- 279 - 284 (6page)
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Nowadays, due to development of automatic control devices and various sensors, one operator can freely handle several remote plants and processes. Automatic diagnosis and warning systems have been adopted in various fields, in order to prepare an operator’s absence for patrolling plants. In this paper, a Bayesian networks based on-line diagnosis system is proposed for a wastewater treatment process. Especially, the suggested system is included learning structure, which can continuosly update conditional probabilities in the networks. To evaluate performance of proposed model, we made a lab-scale five-stage step-feed enhanced biological phosphorous removal process plant and applied on-line diagnosis system to this plant in the summer.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Learning Bayesian Networks
3. Lab-scale Five-stage Step-feed EBPR Plant
4. Diagnosis Learning Bayesian networks model for WWTP
5. Experiment Results
6. Conclusion
References
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