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“城市污水处理出水水质智能特征检测技术及应用”可广泛应用于不同地域不同处理工艺的城市污水处理厂，其技术原理是提出了基于信息熵的自适应主元分析方法，解决了出水水质特征变量的高精度提取难题；建立基于特征变量的污水处理厂出水水质模糊神经网络软测量模型，创造性地实现模型结构和参数自动调整，攻克了污水处理过程不确定、大滞后、非线性等特性的精准刻画难题，提高了出水水质软测量模型的精度和适应性；发明了基于特征变量和软测量模型的污水处理厂出水水质智能检测技术，构建出基于出水水质化验数据的自校正技术，攻克了智能检测系统稳定运行的技术瓶颈；研发了城市污水处理过程出水水质智能检测系统，形成了多项具有自主知识产权的污水处理出水水质智能特征检测技术。

1. 提出了基于信息熵的出水水质特征变量主元分析法，研发出基于过程数据和经验知识的出水水质特征变量提取技术，解决了出水水质测量模型无法建立的共性难题，为城市污水处理厂出水水质实时检测奠定了基础。2. 建立了基于特征变量的污水处理厂出水水质模糊神经网络软测量模型，给出了模型结构自组织调整机制和参数自适应调节方法，攻克了污水处理过程不确定、大滞后、非线性等特性的精准刻画难题，实现了秒级检测水平，提高了出水水质软测量模型的精度和适应性。3. 提出了基于特征变量和软测量模型的污水处理厂出水水质智能检测技术，构建出基于出水水质化验数据的自校正技术，攻克了智能检测系统难以稳定运行的技术瓶颈；在此基础上，研发出城市污水处理过程出水水质智能检测系统，其核心技术指标超越了当前国际水平。4. 研制的出水水质智能检测技术与系统已经在全国不同地区、不同工艺的32 家城市污水处理厂成功应用，取得了显著的经济效益和社会效益。相关技术已被国外同行采用。

海量信贷用户的服务需求及行为模式体现出快速演化的特征，如何使风控策略和风险发现算法，实现快速迭代和随需应变，与海量用户行为模式的动态可变性相适应，仍亟待研究。信用和风险数据多源、异构、动态数据的采集、筛选、标定还任重道远，数据资源整合、使用及价值提升还需要相关的监管机构和部门出台相关政策法规。

1 乔俊飞 男 1968.11 教授 博士 北京工业大学 污水处理出水水质智能特征检测技术及应用2 韩红桂 男 1983.08 教授 博士 北京工业大学 污水处理过程出水总磷在线检测和监测系统3 侯 莹 女 1982.01 讲师 博士 北京工业大学 污水处理出水水质检测技术及总磷测量系统4 杨 庆 男 1979.09 教授 博士 北京工业大学 污水处理过程智能特征模型研究和模块库建立5 蒙 西 女 1988.01 副教授 博士 北京工业大学 污水处理过程机理分析和智能特征模型研究6 伍小龙 男 1988.04 讲师 博士 北京工业大学 污水处理出水水质智能特征检测系统应用及推广

该项目有效地支撑了乡村振兴，通对线上审批对申请人进行风险量化评估，高效审批、降本增效。持续将普惠金融服务向基层、县域、乡村和社区不断延伸，让金融资源、服务打破城乡隔阂。据统计，该项目仅在马上消费金融的应用，就已服务农村用户 2300 万+，县域用户 2800 万+，实现农村人口交易额 2800 亿+，县域人口交易额 3700 亿+。

提出了基于新型离群异常检测方法的的信贷欺诈和托攻击甄别方法。

提出了高频小额信贷数据驱动的个性化风控策略自动匹配方法。

研发了面向复杂长流程风控业务的高效能任务调度技术。

研发了多模态感知的身份验证与非标高噪智能问答语音特征提取方法。