面向养殖水体分布差异的COD光谱法检测研究

管理李精伟梅松李东波吕晓兰

南京理工大学;

摘要：

面向养殖水体,传统光谱法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)检测模型构建的基础:源域(现有样本库)与目标域(检测地水体)间光谱数据独立同分布.但是当源域与目标域分布间存在差异时,由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑.针对该问题,提出面向UV-Vis光谱的域对抗训练网络(DAUVwpNet),将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中,使其在该空间的分布距离尽可能接近,从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上,以降低模型在目标域的误差.试验表明:面向同一批测试数据,DAUVwpNet的预测误差为0.78,要低于传统模型的预测误差(0.85…展开v

关键词：COD;在线检测;UV-Vis;水体分布差异;深度学习;域对抗训练网络

所属期刊栏目：42

分类号：X83(环境监测)

资助基金：江苏省农业自主创新资金项目;江苏省科技现代农业—重点及面上项目

在线出版日期：2022-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：51-56