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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种城市内河污水智能检测方法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：CN116625972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310476744.X，技术领域涉及：G01N21/3577；该发明授权一种城市内河污水智能检测方法是由王武;严其镔;范日高;明佳豪设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市内河污水智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种城市内河污水智能检测方法，包括以下步骤：1配制标准污水样品，获得具有不同指标及不同指标数据的多个污水样品；2采集所有污水样品的近红外光谱数据并进行预处理，形成近红外光谱数据集，并分为训练集和测试集；3构建基于卷积神经网络的污水指标定量检测模型，通过训练集和测试集对污水指标定量检测模型进行训练和测试；4采集实际水体样本并分为两部分，分别通过化学计量法和所建立的污水指标定量检测模型来预测其关键指标数据，通过比较验证所建立模型的精确性和可靠性；5利用得到的污水指标定量检测模型对待检测的城市内河水质进行检测。该方法有利于提高城市内河水质检测的速度和准确性。

本发明授权一种城市内河污水智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种城市内河污水智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1配制标准污水样品，获得具有不同指标及不同指标数据的多个污水样品； 2利用近红外光谱仪采集所有污水样品的近红外光谱数据并进行预处理，而后形成近红外光谱数据集，并分为训练集和测试集； 3构建基于卷积神经网络的污水指标定量检测模型，通过训练集和测试集对污水指标定量检测模型进行训练和测试，得到训练好的污水指标定量检测模型； 4采集实际水体样本并分为两部分，一部分通过化学计量法来获取其关键指标数据，另一部分通过所建立的污水指标定量检测模型来预测其关键指标数据，通过比较验证所建立模型的精确性和可靠性；若模型的精确性和可靠性不满足要求，则返回步骤3重新进行模型的训练； 5利用得到的污水指标定量检测模型对待检测的城市内河水质进行检测； 步骤1中，配制的污水样品包括具有不同浓度梯度的COD样品和BOD样品，浓度范围为1-1000mgL；浓度范围在1-100mgL时，浓度间隔取1mgL；浓度范围在100-1000mgL时，浓度间隔取10mgL； 步骤2中，对采集的近红外光谱数据进行归一化和多元散色校正处理，进而提取污水样品的特征谱峰信息，构建近红外光谱数据集； 步骤3中，采用Inception结构的神经网络模型来构建污水指标定量检测模型，以进行光谱特征的提取以及回归预测；模型通过Inception模块增强神经网络的特征感受野，并降低模型复杂性；所述神经网络模型由三个卷积层、Inception模块、BN正则化机制、Relu激活函数、连接层、maxpooling层、flatten层、全连接层和输出层组成，通过1*1、3*3、5*5不同大小的卷积核并行来提高提取特征的能力，并简化模型结构，减少计算量。

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