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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种用于水体COD检测的光谱样本生成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：CN114943176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210473377.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种用于水体COD检测的光谱样本生成方法是由胡映天;戴彬;覃亚丽;陈朋;赵冬冬设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于水体COD检测的光谱样本生成方法在说明书摘要公布了：一种用于水体COD检测的光谱样本生成方法，包括以下步骤：步骤1，利用变分模态分解算法获取不同类型真实样本的光谱特征分量Apcλ和残差分量Aresλ；步骤2，用三阶高斯函数fresλ统一表达所有不同类型样本的残差分量，并确定参数ai、bi、ci的可调范围，通过调整参数得到不同的残差分量；步骤3，用生成对抗网络得到不同类型水样的新特征分量Apc‑newλ；步骤4，将不同的残差分量和新特征分量叠加重构，得到最终新生成的光谱样本Anewλ。本发明生成的样本不仅可以保留COD物质的原有光谱特性的同时，还具有多样性；回归模型在不同工厂废水的COD测量中能够达到更好的预测精度。

本发明授权一种用于水体COD检测的光谱样本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种用于水体COD检测的光谱样本生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，利用t-分布随机邻居嵌入算法对不同类型的实际水样和COD标准溶液的吸收光谱进行可视化聚类，将多种类型的光谱分成两大类，以便于后续分析；步骤2，根据给定的不同类型真实水样的吸收光谱Arawλ,利用变分模态分解算法将光谱分解为信号的特征分量Apcλ和残差分量Aresλ，其中，变分模态分解算法的参数是预先设定的:分解的模态数、惩罚系数和收敛容限；步骤3，步骤2中所有不同类型样本的残差分量Aresλ用统一的数学表达式fresλ来表示，如式1所示： 其中,ai、bi、ci为高斯函数的可调参数，N为高斯函数的阶数，采用N阶高斯函数将不同类型水样的残差分量拟合在95％置信区间内，确定参数ai、bi、ci的范围；步骤4,对于不同类型实际样本的特征分量Apcλ,利用生成对抗网络的方法生成多样的特征分量Apc-newλ，其中，实际样本的特征分量Apcλ作为生成对抗网络中鉴别器的真实样本，标签为1；将随机向量信号作为生成对抗网络中生成器的输入，输出得到的向量作为鉴别器的假样本，标签为0；生成对抗网络经过设定次数的交互训练后，最终生成器的输出结果就是我们所需要的新的特征分量Apc-newλ，在生成对抗网络的每一次训练过程中，鉴别器和生成器都相互共享网络参数；步骤5，通过在参数范围内进行随机调整步骤3中函数的三个参数ai、bi、ci的值，得到不同的残差分量，将这些残差分量与步骤4中的特征分量Apc-newλ进行叠加重构；最终得到所需的生成样本Anewλ，如式2所示：

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