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公开（公告）号CN123012387A | 申请号CN202610984863.X | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人长江工程职业技术学院 |
分类号G06F18/20(2023.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/10(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06N3/042(2023.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N5/01(2023.01), G06F17/18(2006.01), G06N5/022(2023.01), G06N5/04(2023.01) | 申请日2026-07-03 | 公开日2026-10-30 |
发布日期2026-10-30 | 文档 ID84661723799200007 | 源数据页码1642 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种多模态数据融合与认知推理的水质污染物识别方法，本发明涉及水质监测技术领域，包括水质状态实时采集、水样参数采集、水质状态判断、水质数据处理以及流路清洗处理，本发明的优点在于：通过构建流路状态演化图谱，将每条检测流路作为图谱节点、液体传递关系作为图谱边，并采用三层图卷积网络对节点状态进行推演，能够准确预测各流路的污染风险值和可用性评分。通过充分考虑流路的历史污染状况、当前可用状态和针对特定水样的检测适配性三个维度，使每一次检测均在综合条件最优的流路上执行，有效避免了流路交叉污染对检测结果的干扰，尤其适用于成分复杂、污染物种类多变的水体检测场景。
附图 1