CN119474843B 一种基于透射光谱分析的水质检测方法及电子设备 （南昌工程学院）_第1页
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一种基于透射光谱分析的水质检测方法及本发明公开了一种基于透射光谱分析的水将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进样本数据集对已获取最优阈值和最优权重的BP神经网络和特征提取模块组成的水质检测模型2步骤2.使用归一化、均值中心化两种预处理方法将光谱数据进行维度和中心点的统步骤5.将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进海星优化算法的初始种群位置步骤7.使用降维后的样本数据集对已获取最优阈值和最优权重的BP神经网络和特征;;;式中，X代表初始化种群，代表混沌映射后第i个海星个体的;;3;和分别表示第i个海星个体的第p维更新后位置和当前位置,表示当前最;;首先计算最佳位置与其他海星个体之间的五个距离，然后随机选择两个距离作为确;其中，dn是5个获得的全局最佳海星个体与其他海星个体之间的距离，是5个随机;;;4;5.根据权利要求1所述的基于透射光谱分析6.一种电子设备，所述电子设备包括存储器、7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1_5任意一项所述的基于透射光谱分5质检测系统在建立基准参考光谱数据时，仅凭静态参照难以及时反映水质状况的细微变[0009]步骤5.将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进海星优化算法的初始种群[0011]步骤7.使用降维后的样本数据集对已获取最优阈值和最优权重的BP神经网络和6;[0026]和x,分别表示第i个海星个体的第p维更新后位置和当前位置,表示当7；8[0063]步骤3.1：对光谱透射率数据集进行标准化处理得到标准化光谱透射率数据集9[0081]步骤5.将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进海星优化算法的初始种群;[0098]和x,分别表示第i个海星个体的第p维更新后位置和当前位置,表示当；[0119]步骤7.使用降维后的样本数据集对已获取最优阈值和最优权重的BP神经网络和存储器的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如实施例1所述的基于透程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例1所述的基于透射光谱分析的水质检以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技

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