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- [发明专利]一种水质pH值监测方法-CN201610256013.4在审
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武克易
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武克易
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2016-04-24
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2016-08-31
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G01N33/18
- 本发明涉及一种水质pH值监测方法,包括以下步骤:分别采集水质净化设备净化前和净化后的水质pH值,并存储于云服务器中;水质pH值包括监测因子、监测时间、监测值的属性,质控数据包括标样核查数据和/或加标回收率数据;读取云服务器中存储的多个水质净化设备的水质pH值,进行分析和展示;对经水质净化设备净化前和净化后的水质pH值分别进行分析;将经水质净化设备净化前的水质pH值和经水质净化设备净化后的水质pH值进行对比分析本发明的水质pH值监测方法控制过程自动智能,检测及时、检测频率高,能够切实保障水质pH值的准确性。
- 一种水质ph监测方法
- [发明专利]一种水质浊度监测方法-CN201610257722.4在审
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武克易
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武克易
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2016-04-24
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2016-09-21
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G01N33/18
- 本发明涉及一种水质浊度值监测方法,包括以下步骤:分别采集水质净化设备净化前和净化后的水质浊度值,并存储于云服务器中;水质浊度值包括监测因子、监测时间、监测值的属性,质控数据包括标样核查数据和/或加标回收率数据;读取云服务器中存储的多个水质净化设备的水质浊度值,进行分析和展示;对经水质净化设备净化前和净化后的水质浊度值分别进行分析;将经水质净化设备净化前的水质浊度值和经水质净化设备净化后的水质浊度值进行对比分析本发明的水质浊度值监测方法控制过程自动智能,检测及时、检测频率高,能够切实保障水质浊度值的准确性。
- 一种水质浊度监测方法
- [发明专利]一种水质COD值监测方法-CN201610257659.4在审
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武克易
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武克易
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2016-04-24
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2016-09-21
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G01N33/18
- 本发明涉及一种水质COD值监测方法,包括以下步骤:分别采集水质净化设备净化前和净化后的水质COD值,并存储于云服务器中;水质COD值包括监测因子、监测时间、监测值的属性,质控数据包括标样核查数据和/或加标回收率数据;读取云服务器中存储的多个水质净化设备的水质COD值,进行分析和展示;对经水质净化设备净化前和净化后的水质COD值分别进行分析;将经水质净化设备净化前的水质COD值和经水质净化设备净化后的水质COD值进行对比分析本发明的水质COD值监测方法控制过程自动智能,检测及时、检测频率高,能够切实保障水质COD值的准确性。
- 一种水质cod监测方法
- [发明专利]一种用于河道区域水质采样的水下机器人-CN202010526994.6在审
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陈红
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陈红
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2020-06-11
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2020-09-25
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G01N1/10
- 本发明涉及水质监测机器人领域,具体是涉及一种用于河道区域水质采样的水下机器人,包括有:主体;移动模块,其安装于主体的周围,用于驱动主体在水下移动和浮潜;水质采样模块,其包括有水质收集管组、水质取样机构、余水排出机构、水质检测机构,水质取样机构的输入端与主体外部连通,水质取样机构的输出端通过水质检测机构与水质收集管组的输入端连通,余水排出机构的输出端与水质取样机构的输入端和输出端均连通;本发明解决了现有技术中用于水质采样的管路中始终残留有余水,造成水质样本交叉污染,导致水质监测的结果不准确的技术问题。
- 一种用于河道区域水质采样水下机器人
- [发明专利]基于多源迁移学习的水质预测方法-CN202110088922.2有效
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周剑;陈阳;李鑫;程春玲;刘林峰;肖甫
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南京邮电大学
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2021-01-22
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2022-07-29
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G06Q10/04
- 基于多源迁移学习的水质预测方法,包括如下步骤:根据水域中待预测监测点水质信息以及临近监测点水质信息,构造基于多源迁移学习的水质预测框架,其由基于高斯卷积的水质特征提取网络,基于瓶颈层的水质特征对齐网络和基于ESN的水质预测模型组成,并得到初步预测结果;根据初步预测结果,优化基于多源迁移学习的水质预测框架中的预测参数;使用预测参数优化后的基于多源迁移学习的水质预测框架,得到最终的预测结果。本方法将多源迁移学习运用到水质预测中。有效利用了多个临近监测点的水质信息,构造了多个符合待预测点水质特征的水质预测模型,有效降低了模型预测偏差,提升了水质预测精度。
- 基于迁移学习水质预测方法
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