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龍圖騰網恭喜南昌工程學院申請的專利一種基于透射光譜分析的水質檢測方法及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119474843B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510062712.4，技術領域涉及：G06F18/2135；該發明授權一種基于透射光譜分析的水質檢測方法及電子設備是由饒偉;李斌;許志浩;劉婧奕;何旭東;章彧涵;鄒立琛;徐派;鐘慧招設計研發完成，并于2025-01-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于透射光譜分析的水質檢測方法及電子設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于透射光譜分析的水質檢測方法及電子設備，該方法對光譜透射率數據集進行數據降維，得到降維后的樣本數據集；將BP神經網絡的原始閾值和原始權重作為改進海星優化算法的初始種群位置進行尋優，獲取BP神經網絡的最優閾值和最優權重；使用降維后的樣本數據集對已獲取最優閾值和最優權重的BP神經網絡和特征提取模塊組成的水質檢測模型進行訓練，使用訓練合格的水質檢測模型對水質進行檢測。本發明采用改進海星優化算法優化的BP神經網絡進行水質檢測，能夠準確的檢測出水質的情況。

本發明授權一種基于透射光譜分析的水質檢測方法及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種基于透射光譜分析的水質檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1.使用光譜儀對采集到的水體進行掃描，并通過白板校正得到光譜透射率數據；步驟2.使用歸一化、均值中心化兩種預處理方法將光譜數據進行維度和中心點的統一，得到最終的光譜透射率數據集；步驟3.采用核主成分分析對光譜透射率數據集進行數據降維，得到降維后的樣本數據集；步驟4.搭建BP神經網絡并確定BP神經網絡的輸入層、隱藏層、輸出層的節點數；步驟5.將BP神經網絡的原始閾值和原始權重作為改進海星優化算法的初始種群位置進行尋優，獲取BP神經網絡的最優閾值和最優權重；步驟6.將不同大小的卷積核以并行的方式作為特征提取模塊，將提取到的多尺度特征通過拼接層進行連接，插入在BP神經網絡的輸入層和隱藏層之間，從而對數據進行多尺度特征提取；步驟7.使用降維后的樣本數據集對已獲取最優閾值和最優權重的BP神經網絡和特征提取模塊組成的水質檢測模型進行訓練，使用訓練合格的水質檢測模型對水質進行檢測；所述步驟5所述改進海星優化算法的過程如下：步驟5.2.1：設置種群數量和最大迭代次數；步驟5.2.2：種群初始化；引入Henon混沌映射始化種群； ； ； ；式中，X代表初始化種群，代表混沌映射后第i個海星個體的第j個維位置，i∈1，2，…，n；j∈1,2,…,d；n是種群大小，d是問題的維度；代表混沌映射前第i個海星個體的第j個維位置；每個海星個體代表一組BP神經網絡的原始閾值和原始權重的參數解，rand為0到1之間的隨機數，和分別為問題的上界和下界；r表示0,1之間的隨機數；步驟5.2.3：計算適應度；步驟5.2.4：勘探階段；如果優化問題的維數大于5，則按下式更新位置： ； ； ； 和分別表示第i個海星個體的第p維更新后位置和當前位置,表示當前最佳位置的第p維，T為當前迭代次數，為最大迭代次數，為常數值，θ為隨著迭代次數變化的自適應因子，θ在[0,π2]的范圍內；如果優化問題的維數不大于5，則勘探階段采用一維搜索模式更新位置： ； ；式中，和分別為（-1,1）之間的兩個隨機數，為海星的能量；和為隨機選擇的兩只海星個體的第p維當前位置；步驟5.2.5：開發階段；首先計算最佳位置與其他海星個體之間的五個距離，然后隨機選擇兩個距離作為確認，利用并行雙向搜索策略更新每只海星個體的位置，距離計算公式為： ；其中，是5個獲得的全局最佳海星個體與其他海星個體之間的距離，是5個隨機選擇的海星個體中的一個，表示當前最佳位置，將每只海星個體在捕食行為中的更新規律建模為： ； ；其中，表示第i個海星個體的更新后位置，表示第i個海星個體的當前位置，和為（0,1）之間的隨機數，和是中的隨機兩個值；N為設置的種群個數；步驟5.2.6：逃脫機制；位置更新過程如下： ；式中：是區間內的隨機數；步驟5.2.7：更新適應度并判斷是否達到最大迭代次數，如果未達到，則繼續迭代；反之，則停止迭代，并輸出最優解，即為BP神經網絡的最優閾值和最優權重。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南昌工程學院，其通訊地址為：330000 江西省南昌市高新區天祥大道289號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。