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龙图腾网获悉北京市自来水集团有限责任公司管网管理分公司申请的专利一种基于神经网络的供水管网水质监测方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120014409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510090098.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于神经网络的供水管网水质监测方法与系统是由齐轶昆设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的供水管网水质监测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的供水管网水质监测方法与系统，包括：采集供水管网检测点的多光谱数据；计算多光谱数据的噪声水平，筛选出噪声水平在预设范围内的波段图像；对波段图像的性能指标进行评估，筛选出性能指标在预设范围内的特征表达图像；对每个特征表达图像所对应的水质指标进行标定形成训练样本；将训练样本输入到神经网络中进行训练得到水质监测模型。本发明通过计算噪声水平并筛选合适的波段图像，这种方法有效提高了数据质量，波段图像性能指标的评估使得只有具备良好性能的特征表达图像被选入，有助于神经网络聚焦于对水质最有影响的变量，大大增加了模型的预测能力，提升了水质监测结果的准确性。

本发明授权一种基于神经网络的供水管网水质监测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的供水管网水质监测方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集供水管网检测点的多光谱数据； 步骤2：计算多光谱数据的噪声水平，筛选出噪声水平在预设范围内的波段图像； 步骤3：对波段图像的性能指标进行评估，筛选出性能指标在预设范围内的特征表达图像； 所述步骤3：对波段图像的性能指标进行评估，筛选出性能指标在预设范围内的特征表达图像，包括： 步骤3.1：将每个波段图像拉伸为一维向量，形成扁平图像； 步骤3.2：计算每个波段扁平图像之间的相关性； 所述步骤3.2：计算每个波段扁平图像之间的相关性，包括： 采用公式： 计算每个波段扁平图像之间的相关性；其中，pij表示第i个波段扁平图像与第j个波段扁平图像之间的相关性，bni表示扁平图像中第n个像素值，表示扁平图像中像素均值； 步骤3.3：根据相关性构建光谱数据相关矩阵； 在所述步骤3.3中，光谱数据相关矩阵为： 其中，表示光谱数据相关矩阵中第i行第j列的元素，且1≤i≤L，1≤j≤L； 步骤3.4：根据所述光谱数据相关矩阵计算波段选择阈值； 所述步骤3.4：根据所述光谱数据相关矩阵计算波段选择阈值，包括： 步骤3.4.1：提取出光谱数据相关矩阵中的最大值； 步骤3.4.2：利用所述最大值计算波段选择阈值；其中，波段选择阈值的计算公式为： 其中，tfine表示波段选择阈值，表示光谱数据相关矩阵中的最大值，表示波段选择函数； 步骤3.5：筛选出相关性小于波段选择阈值所对应的波段图像作为特征表达图像； 步骤4：对每个特征表达图像所对应的水质指标进行标定形成训练样本； 步骤5：将训练样本输入到神经网络中进行训练得到水质监测模型； 步骤6：利用所述水质监测模型完成目标供水管网检测点的水质监测。

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