本發(fā)明涉及生活污水光譜檢測(cè)分類，尤其涉及基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)的水污濁度分類方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、紫外可見光光譜法是一種基于物質(zhì)分子對(duì)光譜吸收或反射特性的分析方法，具有快速、無需試劑以及可在線分析等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于水質(zhì)異常的在線檢測(cè)。其基本原理是利用污染物在紫外-可見光光譜下的不同吸收峰，通過檢測(cè)光譜變化來判斷水質(zhì)是否異常。傳統(tǒng)方法通常將紫外光譜進(jìn)行特征提取后輸入svm等常規(guī)分類器進(jìn)行檢測(cè)。然而，由于光譜數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間尺度上存在依賴關(guān)系，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在特征提取能力上較差，無法捕捉光譜信息在多尺度上的細(xì)節(jié)特征。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)的水污濁度分類方法及系統(tǒng)，通過提高生活污水光譜一維數(shù)據(jù)特征的區(qū)分度與豐富生活污水的光譜特征信息，從而提高水污濁度分類的精度。

2、本發(fā)明所采用的第一技術(shù)方案是：基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)的水污濁度分類方法，包括以下步驟：

3、獲取生活污水樣品數(shù)據(jù)并進(jìn)行吸光度檢測(cè)處理，得到生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)；

4、對(duì)生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)；

5、引入傅里葉變換網(wǎng)絡(luò)模塊、遞歸圖變換網(wǎng)絡(luò)模塊和格蘭姆角場(chǎng)變換網(wǎng)絡(luò)模塊，構(gòu)建多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)；

6、基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分類處理，得到生活污水濁度分類結(jié)果。

7、進(jìn)一步，所述獲取生活污水樣品數(shù)據(jù)并進(jìn)行吸光度檢測(cè)處理，得到生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)這一步驟，其具體包括：

8、獲取生活污水樣品數(shù)據(jù)，所述生活污水樣品數(shù)據(jù)包括達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水和未分類的生活污水；

9、構(gòu)建透射率測(cè)量支架，所述透射率測(cè)量支架包括光源、石英比色皿與紫外-可見光譜儀；

10、關(guān)閉光源，通過紫外-可見光譜儀對(duì)空的石英比色皿進(jìn)行透射測(cè)量，獲取背景光數(shù)據(jù)；

11、打開光源，通過紫外-可見光譜儀對(duì)空的石英比色皿進(jìn)行透射測(cè)量，獲取參考光數(shù)據(jù)；

12、打開光源，通過紫外-可見光譜儀對(duì)裝有達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的石英比色皿進(jìn)行透射測(cè)量，獲取第一樣品光數(shù)據(jù)；

13、打開光源，通過紫外-可見光譜儀對(duì)裝有未分類的生活污水的石英比色皿進(jìn)行透射測(cè)量，獲取第二樣品光數(shù)據(jù)；

14、根據(jù)背景光數(shù)據(jù)、參考光數(shù)據(jù)和第一樣品光數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的光譜數(shù)據(jù)；

15、根據(jù)背景光數(shù)據(jù)、參考光數(shù)據(jù)和第二樣品光數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到未分類的生活污水的光譜數(shù)據(jù)；

16、整合達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的光譜數(shù)據(jù)與未分類的生活污水的光譜數(shù)據(jù)，得到生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)。

17、進(jìn)一步，所述對(duì)生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)這一步驟，其具體包括：

18、對(duì)生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行賦予標(biāo)簽，得到具有標(biāo)簽的生活污水樣品光譜數(shù)據(jù)；

19、通過分段聚合近似法對(duì)具有標(biāo)簽的生活污水樣品光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)長(zhǎng)度統(tǒng)一化處理，得到統(tǒng)一后的生活污水樣品光譜數(shù)據(jù)；

20、對(duì)統(tǒng)一后的生活污水樣品光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，得到降噪后的生活污水樣品光譜數(shù)據(jù)；

21、將降噪后的生活污水樣品光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分處理，得到預(yù)處理后的生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)。

22、進(jìn)一步，所述多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)包括傅里葉變換網(wǎng)絡(luò)模塊、遞歸圖變換網(wǎng)絡(luò)模塊、格蘭姆角場(chǎng)變換網(wǎng)絡(luò)模塊、連接層、卷積網(wǎng)絡(luò)模塊、注意力機(jī)制模塊、池化層、展平層、全連接層和激活函數(shù)層，其中，所述卷積網(wǎng)絡(luò)模塊包括若干卷積層，所述傅里葉變換網(wǎng)絡(luò)模塊的輸出端、所述遞歸圖變換網(wǎng)絡(luò)模塊的輸出端與所述格蘭姆角場(chǎng)變換網(wǎng)絡(luò)模塊的輸出端均與所述連接層的輸入端連接，所述連接層、所述卷積網(wǎng)絡(luò)模塊、所述注意力機(jī)制模塊、所述池化層、所述展平層、所述全連接層和所述激活函數(shù)層依次連接。

23、進(jìn)一步，所述基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分類處理，得到生活污水濁度分類結(jié)果這一步驟，其具體包括：

24、將預(yù)處理后的生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)輸入至多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)；

25、基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)的傅里葉變換網(wǎng)絡(luò)模塊，對(duì)預(yù)處理后的生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換處理，得到達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的傅里葉變換圖像特征與未分類的生活污水的傅里葉變換圖像特征；

26、基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)的遞歸圖變換網(wǎng)絡(luò)模塊，對(duì)預(yù)處理后的生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行遞歸圖變換處理，得到達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的遞歸變換圖像特征與未分類的生活污水的遞歸變換圖像特征；

27、基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)的格蘭姆角場(chǎng)變換網(wǎng)絡(luò)模塊，對(duì)預(yù)處理后的生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行格蘭姆角場(chǎng)變換處理，得到達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的格蘭姆角場(chǎng)變換圖像特征與未分類的生活污水的格蘭姆角場(chǎng)變換圖像特征；

28、基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)的連接層，對(duì)達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的傅里葉變換圖像特征、達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的遞歸變換圖像特征與達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的格蘭姆角場(chǎng)變換圖像特征進(jìn)行拼接處理，對(duì)未分類的生活污水的傅里葉變換圖像特征、未分類的生活污水的遞歸變換圖像特征與未分類的生活污水的格蘭姆角場(chǎng)變換圖像特征進(jìn)行拼接處理，得到達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的多尺度圖像特征與未分類的生活污水的多尺度圖像特征；

29、基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)的卷積網(wǎng)絡(luò)模塊，分別對(duì)達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的多尺度圖像特征與未分類的生活污水的多尺度圖像特征進(jìn)行卷積處理，得到卷積后的達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的多尺度圖像特征與卷積后的未分類的生活污水的多尺度圖像特征；

30、基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)的注意力機(jī)制模塊，分別對(duì)卷積后的達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的多尺度圖像特征與卷積后的未分類的生活污水的多尺度圖像特征進(jìn)行空間通道注意力提取處理，得到提取后的達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的多尺度圖像特征與提取后的未分類的生活污水的多尺度圖像特征；

31、基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)的池化層與展平層，分別對(duì)提取后的達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的多尺度圖像特征與提取后的未分類的生活污水的多尺度圖像特征進(jìn)行池化展平處理，得到展平后的達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的多尺度圖像特征與展平后的未分類的生活污水的多尺度圖像特征；

32、通過歐幾里得公式對(duì)展平后的達(dá)到清洗標(biāo)準(zhǔn)的生活污水的多尺度圖像特征與展平后的未分類的生活污水的多尺度圖像特征進(jìn)行特征向量距離計(jì)算，得到特征向量距離；

33、基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)的全連接層和激活函數(shù)層，根據(jù)特征向量距離進(jìn)行相似度值判斷處理，得到生活污水濁度分類結(jié)果。

34、進(jìn)一步，所述傅里葉變換網(wǎng)絡(luò)模塊的計(jì)算表達(dá)式具體如下所示：

35、；

36、上式中，表示窗函數(shù)，表示角頻率，表示原始信號(hào)，表示窗函數(shù)位移的距離，表示頻譜。

37、進(jìn)一步，所述遞歸圖變換網(wǎng)絡(luò)模塊的計(jì)算表達(dá)式具體如下所示：

38、；

39、上式中，表示一個(gè)的方陣，表示范數(shù)，表示距離閾值使得，表示函數(shù)，、表示相空間中的任意兩個(gè)狀態(tài)，表示序列中的任意數(shù)，表示序列中的任意數(shù)，表示序列上元素的個(gè)數(shù)。

40、進(jìn)一步，所述格蘭姆角場(chǎng)變換網(wǎng)絡(luò)模塊的計(jì)算表達(dá)式具體如下所示：

41、；

42、上式中，表示序列信號(hào)，表示序列信號(hào)的第個(gè)元素，表示角余弦，表示時(shí)間點(diǎn)，表示一個(gè)常數(shù)因子，、表示歸一化后的序列數(shù)據(jù)，表示所有序列數(shù)據(jù)歸一化的集合，表示極軸。

43、本發(fā)明所采用的第二技術(shù)方案是：基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)的水污濁度分類系統(tǒng)，包括：

44、獲取模塊，用于獲取生活污水樣品數(shù)據(jù)并進(jìn)行吸光度檢測(cè)處理，得到生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)；

45、預(yù)處理模塊，用于對(duì)生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)；

46、構(gòu)建模塊，用于引入傅里葉變換網(wǎng)絡(luò)模塊、遞歸圖變換網(wǎng)絡(luò)模塊和格蘭姆角場(chǎng)變換網(wǎng)絡(luò)模塊，構(gòu)建多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)；

47、分類模塊，用于基于多尺度光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的生活污水樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分類處理，得到生活污水濁度分類結(jié)果。

48、本發(fā)明方法及系統(tǒng)的有益效果是：本發(fā)明通過獲取生活污水樣品數(shù)據(jù)并進(jìn)行吸光度檢測(cè)處理與預(yù)處理，進(jìn)一步引入傅里葉變換網(wǎng)絡(luò)模塊、遞歸圖變換網(wǎng)絡(luò)模塊和格蘭姆角場(chǎng)變換網(wǎng)絡(luò)模塊，從原始的一維光譜數(shù)據(jù)中提取出三種特征尺度不同的特征信息，通過將三種特征信息拼接成一種顯著且具有區(qū)分度的多尺度特征信息，提高光譜一維數(shù)據(jù)特征的區(qū)分度，并提高對(duì)數(shù)據(jù)特征提取的能力，利用多種特征提取技術(shù)以獲取更豐富的光譜特征信息，并根據(jù)計(jì)算所得的特征信息相似度與清洗標(biāo)準(zhǔn)閾值的結(jié)果比較來評(píng)估生活污水的清洗情況是否符合標(biāo)準(zhǔn)，提高生活污水的分類精度。