摘要
本发明公开了基于减污降碳需求的城市废弃物智能分类方法及系统,属于废弃物处理技术领域,其具体包括:获取城市废弃物样本,借助光谱分析设备扫描样本,得到含特征吸收峰位置、强度及分子振动频率信息的综合光谱数据;基于量子力学计算模型解析光谱数据,获取各物质分子的振动能级跃迁概率分布;将振动能级跃迁概率分布输入预设的映射关系数据库,利用基于机器学习算法构建的分类匹配策略,从数据库中匹配出对应的垃圾物质类别,该方法能精准分类城市废弃物,有助于实现减污降碳目标,推动城市废弃物管理的智能化。
技术关键词
废弃物智能
光谱分析设备
分类方法
傅里叶变换红外光谱仪
频率
分子结构模型
样本
机器学习算法
垃圾
拉曼光谱仪
计算方法
构型
分布式存储架构
验证计算结果
数据获取模块
拉曼光谱数据
主成分分析方法
密度泛函理论
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医院
数据处理单元
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北斗接收机
授时方法
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机器学习模型
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阶段
傅里叶算法
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