摘要
本发明公开利用微生物指纹识别地表水中农田径流污染的方法及系统。采集多类型水体的微生物样本,通过16S rDNA测序获取微生物组成数据;基于灵敏度‑特异性的筛选指标,结合专性厌氧特征确定农田径流污染微生物指纹,建立双模型集成判定机制:利用人工神经网络处理微生物类别数据,XGBoost模型解析微生物相对丰度数据,通过控制变量法提取双模型的分类决策依据;采用双模型基于逻辑规则进行结果判定。本发明创新性地将微生物指纹与机器学习分类模型集成相结合,可实现地表水中农田径流污染的精准简便识别,提高了农田径流污染识别准确度和识别效率。
技术关键词
人工神经网络模型
径流
农田
指纹
地表水
XGBoost模型
特异性分析方法
样本
水体
机器学习分类模型
测序方法
逻辑
数据获取模块
矩阵
代表
机制
指标
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