简介:
本发明公开了一种三维荧光信号PCA‑神经网络识别的水污染溯源方法,以已知工业废水为源,未知的工业废水作为环境水样,扫描得三维荧光光谱数据,对其三维荧光特征用主成分分析法提取并降维,创建三维荧光主成分特征库,再以竞争型神经网络算法,对创建的特征库进行训练,识别特征库的矩阵数据的相似性,根据指定类别数分类输出每一水样的属性信息。该属性信息作为判定环境水样和污染源是否是同一废水的依据。本发明提供的三维荧光信号PCA‑神经网络识别的水污染溯源方法的技术路线,可让环境中未知的废水识别追溯到工业废水原水,溯源速度快且溯源结果具有一定准确性。
本发明公开了一种三维荧光信号PCA‑神经网络识别的水污染溯源方法,以已知工业废水为源,未知的工业废水作为环境水样,扫描得三维荧光光谱数据,对其三维荧光特征用主成分分析法提取并降维,创建三维荧光主成分特征库,再以竞争型神经网络算法,对创建的特征库进行训练,识别特征库的矩阵数据的相似性,根据指定类别数分类输出每一水样的属性信息。该属性信息作为判定环境水样和污染源是否是同一废水的依据。本发明提供的三维荧光信号PCA‑神经网络识别的水污染溯源方法的技术路线,可让环境中未知的废水识别追溯到工业废水原水,溯源速度快且溯源结果具有一定准确性。