[发明专利]一种基于自组织多通道深度学习网络的河流浊度监测方法在审
| 申请号： | 202110556918.4 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113344043A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 顾锞;刘红燕;乔俊飞;谢双憶 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自组织多通道深度学习网络的河流浊度监测方法，用于监测河流水质浊度。该网络由两个主要部分构成：首先，基于新设计的分形模块构建用于河流浊度监测的自组织多通道深度学习网络架构，每个分形模块由一个固定块和一个嵌套块组成，高阶分形模块中的嵌套块本质上是低阶分形模块。最后，本发明进一步引入一种基于集成诱导的多通道融合方法来改进所提出的基于自组织多通道深度学习网络的河流浊度监测方法，以增强网络性能和泛化能力。基于自组织多通道深度学习网络的河流浊度监测方法属于水环境保护领域和机器学习领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 组织 通道 深度 学习 网络 河流 浊度 监测 方法 | ||
【主权项】：
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