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发明专利
已授权
基于双重迁移学习策略的LSWSVM的污水截流系统水质分类方法
📄 申请号:CN202311022406.5
📄 发布日:2026/07/23
著录项目信息
申请日
2023-08-14
公开号
CN117195086B
公开日
2024-11-29
申请人
淮阴工学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F18_2411
IPC 分类号
G06F18_2411
,
G06F18_21
,
G06N3_006
,
技术画像
所属领域
机器学习
机器学习
迁移学习
水质分类模型
应用场景
污水处理, 水质监测, 智慧水务, 环境监测, 城市排水管理
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摘要
本发明公开了一种基于双重迁移学习策略的LSWSVM的污水截流系统水质分类方法,包括:1)建立水质样本输入集,引入小波函数,作为LSSVM的核函数,构成LSWSVM分类模型;2)在源域中利用EADE算法获取最佳的LSWSVM的惩罚因子和小波核函数参数,并计算出模型的最优解;3)利用双重迁移学习策略将源域中的模型知识和最优参数迁移到目标域中,以构建新的LSWSVM分类模型;4)在目标域中重塑目标函数;5)在目标域中利用EADE算法获取最佳的LSWSVM的惩罚因子和小波核函数参数,并计算出模型的最优解;6)基于分类模型构建污水智能截流系统。与现有技术相比,本发明对水质进行分类,得到了准确的水质分类结果,不仅有助于提高新模型的计算效率,而且有利于提高新模型的分类精度。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
20241129
✅ 授权
20231226
?? 实质审查的生效 :
20231208
📄 公开
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📌 交易状态:
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