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工业废水分类是水污染防治和水资源管理的前提和基础,相较于生活污水,工业废水的分类研究相对滞后。水体化学需氧量(COD)是衡量水体质量的核心指标,针对现有工业废水COD分类算法中预测精度较低的问题,提出基于门控循环单元(GRU)的卷积神经网络(CNN)混合模型。该模型首先将紫外-可见光谱法测得的工业废水COD数据进行高斯滤波去噪,然后把去噪后的光谱数据输入CNN模型进行特征提取,最后通过GRU神经网络实现工业废水COD分类。实验结果显示,CNN-GRU分类模型经过200次训练后达到收敛,分类精度达到99.5%,与长短期记忆方法、GRU方法、CNN-LSTM方法相比,该混合模型的分类精度具有显著优势。 相似文献
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针对抗混叠轮廓波变换缺乏平移不变性的缺陷,构造出具有近似移不变性的抗混叠轮廓波变换。在此基础上,在变换域提出一种混合统计模型图像降噪方法。该方法充分利用变换域信号系数层间层内相关性强、噪声系数无层内相关性且在小尺度下存在较强的假层间相关性的特点,采用混合统计模型对小尺度信号系数进行估计,从而避免了非高斯双变量模型放大噪声系数的风险。实验结果表明,提出的去噪法能克服轮廓波变换中的频谱混叠,避免重构图像出现"划痕"和边缘模糊现象,得到的峰值信噪比(PSNR)值分别比轮廓波硬阈值去噪、轮廓波变换域HMT去噪和抗混叠轮廓波变换域硬阈值去噪平均高2.87,1.32和1.36 dB,在有效去噪的同时,具有较好的图像边缘和细节保护能力。 相似文献
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基于模式耦合理论,采用基于光纤布拉格光栅(FBG)的二层圆光波导模型,通过转移矩阵法实现数值仿真得到升余弦变迹FBG在几种典型非均匀温度场下的反射谱。处于非均匀温度场下的FBG其纤芯、包层的有效折射率及光栅周期都会发生非均匀变化,因此其反射谱结构也会发生相应变化。仿真结果表明:非均匀温度场中升余弦变迹FBG反射谱与其温度梯度系数ΔTmax有很大关系,与均匀温度分布相比,其反射率明显下降,反射带宽明显展宽,反射峰出现分裂以至振荡;最大反射率随ΔTmax的增加呈非线性减小,其对应波长与温度梯度系数ΔTmax成正比,且不同的温度场对应不同的变化率,如线性温度场中其变化率约为0.004nm/℃,中心对称二次方分布温度场中变化率为0.006 5nm/℃。研究结果对于升余弦变迹FBG实现非均匀温度场的测量有重要意义。 相似文献
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基于模式耦合理论,使用结构化光纤Bragg光栅(FBG)对蔗糖溶液温度和介质折射率进行测量,解决了外部介质折射率参数对温度测量的交叉影响。同时采用FBG传感矩阵进行分布式测量,可实现对非均匀溶液的温度和折射率测量。采用结构化FBG传感阵列的方式,实现了具有温度补偿功能的介质折射率分布式测量方案。温度测量灵敏度达到8.5pm/℃,介质折射率测量灵敏度达到5.42nm/riu。因此,采用结构化FBG传感矩阵对于解决化学生物传感器的多参数交叉影响和实现分布式测量具有一定意义。 相似文献