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申请/专利权人：上海阿夸斯科技有限公司
摘要：本发明涉及藻类分析技术领域，公开了一种基于荧光量子点的全藻类自动分析方法，包括以下步骤：步骤S101，获取实验水样的高光谱数据和水质参数；步骤S102，通过滑动窗口对实验水样的高光谱数据和水质参数进行预处理生成特征序列；步骤S103，通过荧光量子检测法获取实验水样的荧光信号，并基于特征序列和荧光信号训练生成模型；步骤S104，获取实验水样的藻类浓度实测值，并基于荧光信号和藻类浓度实测值训练预测模型；本发明利用高光谱数据和水质参数通过生成模型生成逼近通过荧光量子检测法获取的荧光信号，并通过预测模型建立荧光信号与藻类浓度之间的非线性映射关系，从而提高测量藻类浓度的精度。
主权项：1.一种基于荧光量子点的全藻类自动分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S101，获取实验水样的高光谱数据和水质参数；高光谱数据通过波长为350纳米到850纳米的光谱反射率表示；水质参数包括：叶绿素a浓度、总磷含量、悬浮物浓度和浊度；步骤S102，通过滑动窗口对实验水样的高光谱数据和水质参数进行预处理生成特征序列；特征序列包括K个序列单元，每个序列单元对应一个滑动窗口的组合向量；步骤S103，通过荧光量子检测法获取实验水样的荧光信号，并基于特征序列和荧光信号训练生成模型；生成模型的输入为特征序列，输出为荧光信号；荧光信号通过波长为M纳米到N纳米的荧光强度表示；步骤S104，获取实验水样的藻类浓度实测值，并基于荧光信号和藻类浓度实测值训练预测模型；预测模型的输入为荧光信号，输出为藻类浓度预测值；步骤S105，根据步骤S101和步骤S102生成待检测水样的特征序列输入到训练完成的生成模型，输出荧光信号，并将荧光信号输入到训练完成的预测模型，输出待检测水样的藻类浓度预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海阿夸斯科技有限公司 一种基于荧光量子点的全藻类自动分析方法
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