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龙图腾网获悉中船海神医疗科技有限公司申请的专利一种基于机器学习结合分光光度的水质检测方法及系统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：CN120028268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202411936779.8，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权一种基于机器学习结合分光光度的水质检测方法及系统是由黄余红;任文;杨坤;樊志远;刘珊;任红喜设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习结合分光光度的水质检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习结合分光光度的水质检测方法，其中，本发明实施例通过分光光度计在多个预设波长下测量水样的吸光度，形成多维吸光度数据集，通过核函数技术映射至高维空间，得到增强非线性特征的数据集，从历史水质数据中提取已知水样以及已知水样对应的污染物浓度，生成训练样本集，应用机器学习模对所述增强非线性特征的数据集进行污染物浓度预测，同时采用主动学习策略动态调整训练样本集，得到污染物浓度预测值，利用所述污染物浓度预测值，结合水质安全标准，对水样进行安全性等级评估，输出水质报告，本发明提供的技术方案提升了水质检测的效率和准确性，还为环境保护和公共健康保障提供了强有力的技术支持，整个流程实现了从数据采集到结果解读的一体化操作，确保了水质管理决策的科学性和可靠性。

本发明授权一种基于机器学习结合分光光度的水质检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习结合分光光度的水质检测方法，其特征在于，包括： 通过分光光度计在多个预设波长下测量水样的吸光度，形成多维吸光度数据集； 利用所述多维吸光度数据集，通过核函数技术映射至高维空间，得到增强非线性特征的数据集； 从历史水质数据中提取已知水样以及已知水样对应的污染物浓度，生成训练样本集； 应用机器学习模型对所述增强非线性特征的数据集进行污染物浓度预测，同时采用主动学习策略动态调整训练样本集，得到污染物浓度预测值； 利用所述污染物浓度预测值，结合水质安全标准，对水样进行安全性等级评估，输出包含污染物类型、浓度水平以及安全饮用标准符合性的水质报告； 其中，所述应用机器学习模型对所述增强非线性特征的数据集进行污染物浓度预测，同时采用主动学习策略动态调整训练样本集，得到污染物浓度预测值，包括： 根据增强非线性特征的数据集对机器学习模型进行初步训练，得到初始机器学习模型； 对所述初始机器学习模型进行超参数优化，其中，采用基于高斯过程回归的敏感性分析方法识别关键超参数；其中，所述敏感性分析方法的表达式如下： ； 其中，指第个超参数的敏感度；指机器学习模型的性能评估指标；指第个超参数；是一个权重参数,用于平衡一阶导数和二阶导数的影响；表示对超参数分布的期望值；指性能评估指标关于的二阶偏导数； 基于所述敏感度确定关键超参数列表，根据所述关键超参数列表采用贝叶斯优化算法对所述关键超参数进行优化，得到优化后的初始机器学习模型； 利用优化后的所述初始机器学习模型对多维吸光度数据集进行污染物浓度预测，得到初始污染物浓度估计值； 基于所述初始污染物浓度估计值与实际测量值之间的偏差，确定模型预测的不确定性区域； 利用所述不确定性区域，采用主动学习策略选择最佳水样加入训练样本集优化所述优化后的初始机器学习模型，得到强化机器学习模型； 利用所述强化机器学习模型对多维吸光度数据集再次进行污染物浓度预测，得到污染物浓度预测值。

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