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龍圖騰網獲悉武漢理工大學申請的專利一種海洋新興污染物的在線監測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119845875B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411930099.5，技術領域涉及：G01N21/25；該發明授權一種海洋新興污染物的在線監測方法是由張揚;蘭新援;盧藝銘;陳祝一;王宇航;周利蘭設計研發完成，并于2024-12-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種海洋新興污染物的在線監測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種海洋新興污染物的在線監測方法，涉及污染物監測技術領域，本發明采用多種傳感器同時工作，實時采集多維度數據，提供全面的污染物信息；利用多層卷積神經網絡CNN進行自動特征提取，自動學習和提取數據中的高維復雜特征，結合支持向量機SVM和決策樹的組合模型，先由SVM進行初步分類，再由決策樹進行細化分類，提高分類的準確性；采用基于深度學習的去噪自動編碼器DAE對傳感器數據進行去噪處理，DAE通過學習噪聲模式，有效去除非線性和復雜環境中的背景噪聲，此外使用自適應濾波器，根據環境變化動態調整濾波參數，進一步優化去噪效果，提高信號質量。

本發明授權一種海洋新興污染物的在線監測方法在權利要求書中公布了：1.一種海洋新興污染物的在線監測方法，其特征在于，包括： 步驟1.多傳感器數據采集，進行智能傳感器網絡的部署，在目標海域布置具備自組網和自適應調整功能的智能傳感器網絡，傳感器實時采集到的多維度數據，包括光譜信號、電化學信號和SPR信號； 步驟2.信號預處理，采用基于深度學習的去噪自動編碼器DAE對傳感器數據進行去噪處理，去除背景噪聲，保留污染物的特征信號；經過去噪處理的高信噪比數據，傳遞到信號增強與特征提取步驟； 采用自適應濾波器，根據環境變化動態調整濾波參數； 步驟3.基于多層卷積神經網絡CNN的特征提取，使用多層CNN對預處理后的數據進行特征提取，自動提取高維特征，將提取到的高維特征信號，傳遞到污染物識別與分類步驟； 步驟4.污染物識別與分類，分類模型采用組合模型，即SVM+決策樹模型，結合SVM和決策樹，先由SVM進行初步分類，再由決策樹進行細化分類得到分類后的污染物種類和對應的濃度信息； 步驟5.數據融合，采用XGBoost和隨機森林對來自不同傳感器的分類數據進行融合分析，融合分析后的綜合檢測結果； 步驟6.異常檢測，使用自編碼器模型對正常環境數據進行學習，建立背景噪聲模型，通過計算重構誤差識別異常信號； 步驟7.結果輸出，采用數據可視化技術，實時展示污染物濃度和分布情況，建立智能預警系統，自動檢測異常并發送通知； 數據融合方式包括： 將經過SVM初步分類和決策樹細化分類的數據整合到綜合數據集，其中包含每個樣本的分類結果和對應的特征向量； 對整合后的數據集進行特征工程，再將綜合數據集分割為訓練集和測試集，訓練集用于訓練XGBoost和隨機森林模型，測試集用于驗證模型的性能； 進行訓練XGBoost模型和隨機森林模型訓練； 將訓練好的XGBoost模型和隨機森林模型進行融合，采用堆疊法，將XGBoost和隨機森林的輸出作為新特征，訓練邏輯回歸模型進行最終預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢理工大學，其通訊地址為：430070 湖北省武漢市洪山區珞獅路122號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。