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龍圖騰網(wǎng)恭喜成都大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院有限公司申請的專利基于深度學(xué)習(xí)和連續(xù)光譜的水質(zhì)參數(shù)在線監(jiān)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119889498B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510352577.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16C20/20；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)和連續(xù)光譜的水質(zhì)參數(shù)在線監(jiān)測方法是由張青松;葛澄;張永剛;陳龍;唐國海;何遠;趙勇;劉聰設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度學(xué)習(xí)和連續(xù)光譜的水質(zhì)參數(shù)在線監(jiān)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)和連續(xù)光譜的水質(zhì)參數(shù)在線監(jiān)測方法，涉及光譜分析領(lǐng)域，本發(fā)明包括，采用光譜儀采集光譜數(shù)據(jù)，并同步采集數(shù)據(jù)的標簽用于監(jiān)督學(xué)習(xí)標簽；構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，依據(jù)監(jiān)督學(xué)習(xí)標簽對應(yīng)的光譜波長特征選擇模型，并通過加入遷移學(xué)習(xí)優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型；對優(yōu)化后的深度學(xué)習(xí)模型載入邊緣計算，同時對下一采樣周期的光譜數(shù)據(jù)實時流式處理，并根據(jù)集成電化學(xué)傳感器反饋數(shù)據(jù)動態(tài)校準流式處理的模型偏移；結(jié)合孤立森林或自編碼器重構(gòu)誤差，獲取污染物的超標報警，本發(fā)明的遷移學(xué)習(xí)，提升模型的泛化能力，提高數(shù)據(jù)的處理效率，且共享層增強對共性噪聲的抑制。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)和連續(xù)光譜的水質(zhì)參數(shù)在線監(jiān)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于深度學(xué)習(xí)和連續(xù)光譜的水質(zhì)參數(shù)在線監(jiān)測方法，其特征在于，包括：采用光譜儀采集光譜數(shù)據(jù)，并同步采集數(shù)據(jù)的標簽用于監(jiān)督學(xué)習(xí)標簽；構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，依據(jù)監(jiān)督學(xué)習(xí)標簽對應(yīng)的光譜波長特征選擇模型，并通過加入遷移學(xué)習(xí)優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型，包括：依據(jù)水質(zhì)參數(shù)特征選擇對應(yīng)的深度學(xué)習(xí)模型，加載關(guān)于COD、BOD關(guān)聯(lián)參數(shù)的1D-CNN模型，將光譜視為一維信號，通過卷積層提取局部特征，輸入光譜長度，依據(jù)卷積層大核捕獲寬吸收峰波長，依據(jù)卷積層小核提取局部特征，輸出對應(yīng)COD、BOD值；對CNN提取特征后接入LSTM建模時序，或?qū)NN提取特征后結(jié)合自編碼器進行無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，計算波長點間的全局相關(guān)性；載入對抗訓(xùn)練，對齊實驗室和現(xiàn)場水域的目標參數(shù)的光譜特征分布；對關(guān)于COD水質(zhì)參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型，將共享底層CNN提取光譜共性特征，對頂層卷積層執(zhí)行分任務(wù)預(yù)測不同參數(shù)，頂層卷積層即TP預(yù)測層，再對全連接層執(zhí)行預(yù)測數(shù)據(jù)微調(diào)，微調(diào)后循環(huán)錄入下一周期的預(yù)處理后的光譜儀采樣數(shù)據(jù)，直至數(shù)據(jù)量滿足預(yù)設(shè)中等數(shù)據(jù)量要求，逐步解凍中間卷積層，當數(shù)據(jù)量滿足充足數(shù)據(jù)量要求，調(diào)整所有卷積層權(quán)重，隨數(shù)據(jù)量時間順序，從預(yù)訓(xùn)練層到后續(xù)訓(xùn)練層，同步調(diào)高學(xué)習(xí)率；對優(yōu)化后的深度學(xué)習(xí)模型載入邊緣計算，同時對下一采樣周期的光譜數(shù)據(jù)實時流式處理，并根據(jù)集成電化學(xué)傳感器反饋數(shù)據(jù)動態(tài)校準流式處理的模型偏移；結(jié)合孤立森林或自編碼器重構(gòu)誤差，獲取污染物的超標報警。

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