您的位置: 专家智库 > >

高亚

作品数:4 被引量:6H指数:2
供职机构:浙江大学更多>>
相关领域:理学自动化与计算机技术机械工程更多>>

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇机械工程
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 3篇水样
  • 2篇队列
  • 2篇形貌特征
  • 2篇吸光度
  • 2篇历史数据
  • 2篇光度
  • 1篇电路
  • 1篇电路设计
  • 1篇氧传感器
  • 1篇荧光
  • 1篇荧光猝灭
  • 1篇荧光猝灭法
  • 1篇溶解氧
  • 1篇溶解氧传感器
  • 1篇软件设计
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇猝灭
  • 1篇网络
  • 1篇抗干扰

机构

  • 4篇浙江大学

作者

  • 4篇高亚
  • 3篇吕蒙
  • 3篇王晓萍
  • 2篇文一章

传媒

  • 1篇光谱学与光谱...

年份

  • 2篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2015
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
一种基于水样类型识别的水体COD光学测量方法
本发明公开了一种基于水样类型识别的水体COD光学测量方法,通过水样识别模型识别被测水样的类型,所述水样识别模型由第一级神经网络、历史数据队列和第二级神经网络共同构成;识别被测水样的类型具体过程包括:将描述被测水样的吸光度...
王晓萍吕蒙高亚文一章胡映天
文献传递
基于荧光猝灭法的溶解氧传感器研制
水中溶解氧浓度的测量对于水环境监测、水产养殖、工业生产和科学实验都有着极其重要的价值。论文在学习调研溶解氧测量原理,以及溶解氧传感器国内外研究现状的基础上,开展基于荧光猝灭法的溶解氧传感器研发。主要研究内容和成果如下: ...
高亚
关键词:溶解氧传感器电路设计软件设计荧光猝灭法
一种基于水样类型识别的水体COD光学测量方法
本发明公开了一种基于水样类型识别的水体COD光学测量方法,通过水样识别模型识别被测水样的类型,所述水样识别模型由第一级神经网络、历史数据队列和第二级神经网络共同构成;识别被测水样的类型具体过程包括:将描述被测水样的吸光度...
王晓萍吕蒙高亚文一章胡映天
文献传递
基于水样类型识别的光谱COD测量方法被引量:3
2017年
基于紫外吸收光谱的COD测量方法,尽管具有快速、实时、免试剂、无污染等优势。但该方法对于组分多变的水样适应性不强,构建的单一计算模型不能适用于所有待测水样类型,导致其在复杂环境下测量准确度较低,从而限制了其应用领域。本研究提出一种基于水样类型识别的测量方法。其过程包括:动态识别水样类型→自动选择相应的"吸光度(Auv)-COD"算法模型→计算COD。该方法有效提高了紫外光谱法COD测量的准确度和适用性。该研究在传统的光谱识别技术的基础上,针对COD实际测量的特点加以改进。选取水样吸光度曲线的形貌特征作为水样类型的表征参数,利用LM-BP神经网络作为识别算法。并引入了"历史数据队列"、"历史识别因子"的概念,在此基础上形成了级联的神经网络结构。该算法实现了COD测量应用中的高准确度的光谱识别,进而提高了复杂环境下COD测量的精度。大量实验测试和结果表明,与传统的光谱识别技术相比,该方法在COD测量应用中具有更好的鲁棒性和准确性。水样类型识别准确率达98%以上。同时算法结构简单,计算量小,适用于资源受限的小型化COD测量仪。当仪器在复杂多变的水环境中进行测量时,采用该算法测量得到的COD精度有显著的提高。该方法的提出为光谱COD测量法在水体组分多变场合的应用及提高其测量精度提供了技术保证,可望解决传统紫外光谱COD测量法难以适应变化和复杂水环境应用的问题。
吕蒙胡映天高亚王晓萍
共1页<1>
聚类工具0