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[发明专利]一种基于机器学习的微塑料现场高精度监测方法及系统-CN202310931530.7在审
发明人：钱新;邓力刚;范一凡;高翔 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：本发明属于水体监测技术领域，提供了一种基于机器学习的微塑料现场高精度监测方法及系统。所述方法包括：获取若干组历史数据；以每组历史数据中环境理化数据、第一微塑料含量作为特征，第二微塑料含量作为标签构建第一样本；以环境理化数据、第一微塑料类型作为特征，第二微塑料类型作为标签构建第二样本；基于第一样本对回归模型训练以获取微塑料数量矫正模型；基于第二样本对分类模型训练以获取微塑料分类矫正模型；获取现场水体的实测理化数据、实测微塑料含量及实测微塑料类型，并将它们分别输入微塑料数量矫正模型以及微塑料分类矫正模型以获取最终微塑料含量及最终微塑料类型。本发明在微塑料现场监测中兼具实时性及高精度优势。
一种基于机器学习塑料现场高精度监测方法系统

[发明专利]一种基于机器学习的重金属快速检测方法及系统-CN202211611934.X有效
发明人：李慧明;邓力刚;何欢;钱新;高翔;肖慧;柳凯;张玉腾 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01N23/223 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的重金属快速检测方法及系统，涉及数据处理领域，其中，所述方法包括：获得初测数据；通过磁化率仪测试现场表层土壤的高频、低频磁化率值，获得高低频磁化率；获得待测重金属类型；将初测数据、高低频磁化率、待测重金属类型输入SVM机器学习模型，基于待测重金属类型，对初测数据进行矫正，并通过高低频磁化率和SVM机器学习模型补充XRF未检测到的重金属数据；获得输出结果，输出结果包括SVM‑磁测矫正数据、补充后重金属检测数据。解决了现有技术中针对土壤重金属含量的检测准确性不高、检测效率低的技术问题。达到了提高土壤重金属含量检测的准确性，提高土壤重金属含量检测的质量及效率等技术效果。
一种基于机器学习重金属快速检测方法系统

[发明专利]一种集成机器学习的土壤重金属浓度检测方法及系统-CN202211601435.2有效
发明人：李慧明;高翔;钱新;邓力刚;张远航;杨万如;李德虎 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01N23/223 文献下载
摘要：本发明公开了一种集成机器学习的土壤重金属浓度检测方法及系统，涉及计算机应用技术领域，所述方法包括：得到目标光谱数据，其中包括多类重金属光谱数据；提取目标重金属光谱数据，预处理得到目标光谱处理结果；得到目标理化指标参数，其中包括多个理化指标的多个参数；筛选得到目标指标参数因素；依次训练得到支持向量机矫正模型、循环神经网络矫正模型、梯度提升决策树矫正模型，融合得到智能矫正模型；处理得到输出信息；得到重金属浓度检测结果。解决了现有技术中对土壤中重金属检测效率低、检测准确度不够的技术问题。达到了提高土壤中重金属检测的智能化程度，进而提高土壤中重金属检测效率，同时提高土壤中重金属检测精度的技术效果。
一种集成机器学习土壤重金属浓度检测方法系统

[发明专利]一种复杂河网区微塑料通量计算方法-CN202210823553.1在审
发明人：钱新;范一凡;张琦吉;邓力刚 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明适用于微塑料通量算法技术领域，提供了一种复杂河网区微塑料通量计算方法，具体方法步骤如下：步骤一、在复杂河网区分布采样断面；步骤二、采样与获取微塑料数据；步骤三、同步获取水质水文气象数据；步骤四、构建河道断面微塑料通量机器学习模型，计算复杂河网区微塑料通量。本发明中的一种复杂河网区微塑料通量计算方法，可以实现快速计算复杂河网区内的微塑料通量，并且揭示微塑料污染与环境因子之间的潜在联系。在模拟模型建立后，后续可依托水文水质监测站常规监测数据即可预测河道断面微塑料通量，有利于节约环境监测成本，提高环境监测质量。
一种复杂河网塑料通量计算方法