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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司申请的专利水质监测方法、计算机设备、存储介质及程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118777226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410792722.9，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权水质监测方法、计算机设备、存储介质及程序产品是由张宸;张晓萌;刘畅;王宇庭;沈阳武;梅杰;张科;范毅明;宋文伟设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本水质监测方法、计算机设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明涉及水质检测技术领域，公开了水质监测方法、计算机设备、存储介质及程序产品，该水质监测方法包括：获取水质样本；对水质样本进行光谱测量，得到第一光谱数据；对所述第一光谱数据进行n层小波分解，得到第n层的光谱近似小波系数，并获取每层分解得到的光谱细节小波系数；对所述光谱近似小波系数和所述光谱细节小波系数进行逆变换处理，生成第二光谱数据；利用主成分分析法对第二光谱数据进行降维处理，得到第三光谱数据；将第三光谱数据输入自组织特征映射神经网络进行分类识别，输出水质样本的分类结果。本发明能够解决实现管网支路水质等水质无法实时在线监测的问题。

本发明授权水质监测方法、计算机设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种水质监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取水质样本； 对所述水质样本进行光谱测量，得到第一光谱数据，包括：利用多源光谱仪对所述水质样本进行光谱检测，得到多个初始光谱数据，每个所述初始光谱数据包括不同波段的多个光谱数据；利用成像技术获取所述水质样本的二维空间数据；将所述二维空间数据和所述初始光谱数据结合，得到所述第一光谱数据； 对所述第一光谱数据进行n层小波分解，得到第n层的光谱近似小波系数，并获取每层分解得到的光谱细节小波系数； 对所述光谱近似小波系数和所述光谱细节小波系数进行逆变换处理，生成第二光谱数据； 利用主成分分析法对所述第二光谱数据进行降维处理，得到第三光谱数据； 将所述第三光谱数据输入自组织特征映射神经网络进行分类识别，输出所述水质样本的分类结果，包括：对所述第三光谱数据进行数据融合，得到融合光谱数据；获取所述融合光谱数据中每个数据的主成分贡献率；将所述融合光谱数据输入自组织特征映射神经网络，基于所述主成分贡献率对所述自组织特征映射神经网络的神经元进行优化，并对所述第三光谱数据进行分类识别，输出所述水质样本的分类结果； 其中，所述对所述第三光谱数据进行数据融合，得到融合光谱数据，包括： 将每个所述第三光谱数据中每个波段数据的响应强度与预设强度阈值进行比较，得到比较结果；基于所述比较结果确定所述每个波段数据的融合权重；所述融合权重为： ； 式中，Wi是波段i的融合权重，Ii是波段i在光谱数据中的响应强度，Ti是所述预设强度阈值，与时间积分有关； 基于所述融合权重，将多个所述第三光谱数据中相同波段数据的所述响应强度进行融合，得到融合波段数据；计算每个波段数据的融合波段数据，得到融合光谱数据； 其中，所述基于所述主成分贡献率对所述自组织特征映射神经网络的神经元进行优化，包括： 基于所述融合光谱数据和所述主成分贡献率计算的得到加权余弦角距离；其中，所述加权余弦角距离的计算公式为： ； 其中，cosθ为加权余弦角距离，v1和v2是两个样本向量，为主成分贡献率，n为数量，和分别是第i个指标的取值； 基于最小的加权余弦角距离确定所述自组织特征映射神经网络的神经元。

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