摘要
本发明公开了基于聚类处理的湿地水质检测方法,方法包括数据采集、数据预处理、数据预处理、聚类处理和湿地水质检测。本发明属于水质检测技术领域,具体是指基于聚类处理的湿地水质检测方法,本方案采用动态更新湿地水质数据的协方差矩阵,提高湿地检测对环境变化的适应能力,通过扰动分析和信息增益的计算,提高检测效果的准确性;通过考虑信息损失和正则化进行特征优化,提高湿地检测的收敛性;通过引入密度调整设计基于特征权重的距离度量,通过引入归一化因子和全面比较所有点对设计簇间相似度函数,实现精确划分监测点;基于LSTM神经网络对数据进行填充,基于高斯混合模型进行聚类评估,保证最终水质检测结果的精准性。
技术关键词
水质检测方法
监测点
协方差矩阵
LSTM神经网络
实时监测数据
灵敏度矩阵
引入粒子群优化
因子
度量
群搜索算法
水质检测技术
初始聚类中心
高斯混合模型
随机森林模型
概率密度函数
正则化参数
标签
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