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龙图腾网获悉上海博取仪器有限公司申请的专利一种水质检测稳定性控制特征提取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：CN116701911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310675528.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种水质检测稳定性控制特征提取方法是由倪西学;熊文昌;张超敏设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水质检测稳定性控制特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水质检测的技术领域，揭露了一种水质检测稳定性控制特征提取方法，所述方法包括：采集水域数据构建区域水系网络模型；对所构建的区域水系网络模型进行节点重要性分析，得到关键节点集合；在关键节点位置采集样品数据，若在样品数据中检测到污染成分，则结合水污染扩散模型对污染位置进行反向推演，在污染位置采集到稳定的样品数据进行水质检测。本发明选取重要性更高的水系节点作为关键节点，在关键节点中进行样品数据采集，避免水系污染物的漏检，根据样品数据中污染物成分的浓度变化趋势，利用水污染扩散模型计算得到不同污染位置以及污染强度的概率密度函数，确定污染位置并进行样品数据采集，得到稳定性更强的样品数据。

本发明授权一种水质检测稳定性控制特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种水质检测稳定性控制特征提取方法，其特征在于，所述方法包括： S1：采集水域数据构建区域水系网络模型，所述模型以区域水系节点为点，以水系通路为边； S2：对所构建的区域水系网络模型进行节点重要性分析，得到关键节点集合； S3：构建水污染扩散模型，所述模型以污染位置为输入，以扩散浓度值为输出； S4：在计算得到的关键节点位置采集样品数据，若在样品数据中检测到污染成分，则结合水污染扩散模型对污染位置进行反向推演，在污染位置采集到稳定的样品数据进行水质检测； 关键节点位置采集样品数据，包括：在关键节点位置周期性采集样品数据，通过定时装置在规定的时间间隔Δt下自动开始和停止采集样品数据，并按照采集顺序将采集得到的样品数据存储到容器中，得到时序下的样品数据，其中样品数据为关键节点位置附近河流的水体数据； 对于任意检测到污染成分的样品数据对应的污染位置反向推演流程为： S41：筛选得到检测到污染成分的样品数据以及对应的关键节点位置，得到污染成分浓度的时序变化序列，其中关键节点gm*所对应污染物成分浓度的时序变化序列为： 其中： 表示关键节点gm*在tL时刻所采集样品数据中的污染物成分浓度，相邻采集时刻的时间间隔为Δt； gm*为检测到污染成分的样品数据的采集位置； S42：初始化生成F组个体，其中每个个体的维数为3，任意第f个个体的初始化结果为：sf0＝xf0,yf0,δf0，获取检测到污染成分的关键节点gm*的参数数据，包括上游河道的平均河流水位、扩散系数、河流流速以及上游河道的平均宽度，xf0,yf0表示以关键节点gm*为原点所对应的污染位置坐标； S43：设定当前推演次数为d，d的初始值为0，最大值为Max，则第d次推演得到的第f个个体的推演结果为sfd； S44：将sfd以及关键节点gm*的参数数据带入到水污染扩散模型，得到sfd对应的污染位置以及污染强度的概率密度函数Psfd： 其中： ε表示标准差，将其设置为0.01； 表示将sfd以及关键节点gm*的参数数据带入到水污染扩散模型的模型输出浓度； S45：将sfd作为初始值，从第d次推演结果的剩余个体中随机选取两个不同的个体s1d,s2d，生成初始值的扰动结果： 其中： rand0,1表示0-1之间的随机数； 计算扰动结果的概率密度函数 S46：对sfd进行更新： 其中： rand0,1表示0-1之间的随机数； S47：令d＝d+1，返回步骤S44，直到d＝Max，并选取当前概率密度函数最大的个体，其中个体所包含的污染位置坐标即为关键节点gm*处所采集样品数据中污染物成分的来源位置。

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