摘要
本发明涉及多水质分析技术领域,具体为一种全自动水质COD分析方法及装置,方法包括:获取目标水样在第一预设波段的吸光度谱图和电化学特征,生成原始信号集;获取所述目标水样与重铬酸钾溶液的融合液体在第二预设波段的动态特征,将所述动态特征与所述原始信号集进行特征级融合,生成反应特征集;对所述反应特征集进行流形学习与特征优化处理,生成优化特征集;根据所述优化特征集进行混合神经网络建模处理,输出初步COD预测值;对所述初步COD预测值进行校正处理后,对校正结果进行验证处理,生成COD分析集。申请能够高效整合多源信号数据并进行深度优化处理,克服了现有技术在复杂水样分析中因数据处理能力不足导致的分析效率和准确性较低的缺陷。
技术关键词
全自动水质
电化学特征
分析方法
光度
校正
多尺度特征
电化学传感器阵列
随机森林模型
信号
矩阵
动态
聚类特征
构建卷积神经网络
水质分析技术
卷积特征
能量分布特征
频域特征
时序特征
序列
卷积神经网络模型
系统为您推荐了相关专利信息
模数转换模块
高精度模数转换器
电源噪声滤波电路
数字信号处理模块
时钟管理模块
高大空间建筑
多模态
优化设计方案
图谱
端云协同
电缆缺陷检测方法
融合特征
缺陷回波信号
长短期记忆网络
电缆表面温度
高分辨率遥感影像
星载激光雷达
建筑物基座
深度学习模型
空间分析方法