近日，我校国家智能制造服务国际科技合作基地水资源管理团队在人工智能领域国际著名期刊《International Journal of Intelligent Systems》、《Neural Computing and Applications》及《Peer-to-Peer Networking and Applications》发表最新研究成果，论文“Graph embedding -based intelligent industrial decision for complex sewage treatment processes”、“Knowledge and data-driven hybrid system for modeling fuzzy wastewater treatment process”及“Data-driven peer-to-peer blockchain framework for water consumption management”。

考虑到污水处理过程内部之间存在潜在的、偶然的关系，论文“Graph embedding-based intelligent industrial decision for complex sewage treatment processes”利用图嵌入增强特征提取，使用神经计算结构模拟污水处理过程中的生化转换过程。基于真实数据集的实验结果显示，文中所提出的模型方法性能优于一些典型方法6%-12%，且模型受参数变化影响较小，具有良好的鲁棒性。

污水处理是一个复杂的连续过程，难以用机理模型进行准确的描述。论文“Knowledge and data-driven hybrid system for modeling fuzzy wastewater treatment process”将机理模型与人工神经网络模型混合，对复杂模糊的污水处理过程进行建模。实验结果证明该方法取得了有效的成果，并对污水厂提出了行之有效的管理意见。

近年来，区域用水短缺问题很大程度上阻碍地区经济发展、影响人民的生活质量。“Data-driven peer-to-peer blockchain framework for water consumption management”一文综合考虑地区常住人口、平均湿度、人均GDP、平均气温等因素，以重庆市为例，在点对点的区块链框架中嵌入混合神经网络模型对用水量进行预测。实验结果证明，该方法可以实现高精度的预测，相关部门可在预测结果的基础上对现有水资源进行合理的分配调用，以缓解区域用水问题。

期刊简介：

《International Journal of Intelligent Systems》是计算机、人工智能领域的国际著名期刊，为SCI索引的二区期刊，影响因子为8.709。

《Neural Computing and Applications》是人工智能领域的国际知名期刊。2020年影响因子为5.606，近5年平均影响因子为5.573。

《Peer-to-Peer Networking and Applications》是由Springer出版、SCI索引的三区期刊，是计算机领域的知名期刊。2020年影响因子为3.307。

三项研究立足于对复杂污水处理过程的建模研究及城市用水量精准预测，是环境科学、人工智能、决策分析、复杂系统、管理学等交叉学科前沿理论的融合发展，是国合基地面向世界科技前沿、国家经济高速稳定发展的最新成果。