[发明专利]一种重金属定量预测方法、装置及系统在审
| 申请号： | 201610491171.8 | 申请日： | 2016-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN107543854A | 公开（公告）日： | 2018-01-05 |
| 发明（设计）人： | 刘刚;赵国;王辉 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学 |
| 主分类号： | G01N27/48 | 分类号： | G01N27/48;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人： | 李相雨 |
| 地址： | 100193 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种重金属定量预测方法、装置及系统。该方法包括通过溶出伏安法和传感器阵列，获取与目标重金属离子浓度有关联关系的预设参数的值；以预设参数为输入，重金属离子浓度为输出，建立BP神经网络；将根据预设参数生成的样本数据分为训练集和验证集；根据训练集中的样本数据对BP神经网络进行训练；根据验证集中的样本数据对训练结果进行验证，并根据验证结果调整BP神经网络；根据调整后的BP神经网络预测目标重金属的离子浓度。本发明实施例基于BP神经网络的非线性逼近功能，建立预设参数和目标重金属离子浓度之间的输入输出映射关系，与现有技术采用一元模型相比，具有预测精度高、速度快以及定量预测的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 重金属 定量 预测 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
一种重金属定量预测方法，其特征在于，包括：通过溶出伏安法和传感器阵列，获取与目标重金属离子浓度有关联关系的预设参数的值；以所述预设参数为输入，所述目标重金属的离子浓度为输出，建立BP神经网络；将根据所述预设参数生成的样本数据分为训练集和验证集；根据训练集中的样本数据对所述BP神经网络进行训练，获取包含有输入输出映射关系的BP神经网络；根据验证集中的样本数据对训练结果进行验证，并根据验证结果调整所述BP神经网络；根据调整后的BP神经网络预测所述目标重金属的离子浓度。
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