摘要
本发明涉及水体污染物浓度检测技术领域,公开了一种基于大数据分析的水体污染物浓度检测系统及方法,其中,一种基于大数据分析的水体污染物浓度检测方法包括:构建多层次感知网络,多层次感知网络包括固定监测站点层、水面无人船层和水下机器人层;利用知识约束数据同化算法进行多模态数据融合,生成一致性水质参数估计;构建结合知识图谱与因果模型双层认知结构,实现水体污染物传播理解与溯源;通过多目标强化学习框架,实现系统配置的持续优化;本发明通过多层次感知网络的协同优化,系统实现了对水体的立体化监测,扩大了监测覆盖范围,同时保持了高精度检测能力。
技术关键词
浓度检测方法
多模态数据融合
强化学习框架
浓度检测系统
水体
多层次
深度强化学习算法
因果关系模型
知识蒸馏技术
水下机器人
深度强化学习模型
系统配置优化
轻量级神经网络
监测站
评估算法
协同优化算法
识别异常数据
浓度检测技术
图谱
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多模态数据融合
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阶段
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对象
多模态数据融合