改进型自适应学习算法在水质静态多参数检测系统中的优化与应用
Journal: Agricultural Science DOI: 10.12238/as.v8i5.3029
Abstract
针对水质监测中存在水资源保护、环境污染等问题日益严峻的情况,对水质进行监控是其中的重要工作内容。传统的水环境监测手段具有数据获取速度慢、处理效率低、对于环境的适应能力不强等问题限制。针对上述问题,本论文设计了相应的改进自适应学习算法,并在此基础上做了相应的改进。在此基础上提出了一种基于深度学习的自适应学习算法,通过模型参数的自适应调节使其具有较强的适应性。通过对实际的水体的测试实验证明了该算法的可行性,该算法的研究为实现水环境质量监测的自动化、智能化提供了一种新的途径。
Keywords
自适应学习算法；水质监测；多参数检测；实时性
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