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龙图腾网获悉浙江智慧划云科技有限公司申请的专利基于人工智能与光谱的水质分析方法、系统、设备及介质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：CN120539080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510359563.8，技术领域涉及：G01N21/27；该发明授权基于人工智能与光谱的水质分析方法、系统、设备及介质是由裘张薇设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能与光谱的水质分析方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及水质分析的技术领域，尤其涉及基于人工智能与光谱的水质分析方法、系统、设备及介质。本申请首先利用光谱传感器实时采集水体光谱数据，引入去噪和归一化预处理机制以提升数据质量，然后通过训练优化的人工智能模型自动提取光谱特征与水质参数间的复杂映射关系，最后基于预测结果智能生成评估报告；通过数据驱动的方式建立了更准确的水质参数预测模型，在提高监测精度的同时也实现了全流程的智能化分析。

本发明授权基于人工智能与光谱的水质分析方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能与光谱的水质分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 利用光谱传感器采集待测水体的光谱数据，得到实时光谱数据序列； 对所述实时光谱数据序列进行去噪和归一化处理，获得预处理后的标准光谱数据； 通过预先训练的人工智能模型对所述标准光谱数据进行分析，计算得到水质参数预测值； 根据所述水质参数预测值，确定水质状态并生成水质评估报告； 其中，所述人工智能模型的建立过程，包括如下步骤： 对水质光谱数据进行分域处理，得到快速响应域数据和慢速响应域数据，其中，所述快速响应域数据包括溶解氧、pH值对应的特征光谱段，所述慢速响应域数据包括浑浊度、重金属含量对应的特征光谱段； 根据所述快速响应域数据，通过实时卷积网络进行特征提取，获得即时水质特征； 根据所述慢速响应域数据，利用长短期记忆网络进行时序分析，得到水质变化趋势特征； 根据所述即时水质特征和水质变化趋势特征，建立参数交互学习模型，计算得到水质参数间的影响系数； 基于所述影响系数，对模型预测结果进行修正，获得最终的水质参数预测值； 其中，对水质光谱数据进行分域处理，得到快速响应域数据和慢速响应域数据，具体包括如下步骤： 基于水质参数对环境变化的响应时间，构建多尺度时间窗口； 对不同时间窗口的光谱数据进行频域分析，获得对应的特征频段分布； 基于所述特征频段分布，计算光谱相关系数矩阵，确定快速响应参数和慢速响应参数的特征波段； 利用滑动时间窗口对所述特征波段的响应特性进行动态评估，得到波段权重系数； 根据所述波段权重系数对光谱数据进行重构，得到快速响应域数据和慢速响应域数据。

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