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龙图腾网获悉深圳市中科云驰环境科技有限公司申请的专利一种多光源散射的水体浊度检测方法、系统、设备及介质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：CN119470349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411542408.1，技术领域涉及：G01N21/49；该发明授权一种多光源散射的水体浊度检测方法、系统、设备及介质是由周小莉;胡玉舟设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多光源散射的水体浊度检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种多光源散射的水体浊度检测方法、系统、设备及介质，涉及浊度检测技术领域，包括：根据预设的适应度函数评估波长组合对污染物识别性能的影响，得到最优波长组合；针对所述最优波长组合，采用奖励函数学习光源切换和照射策略，确定光源控制策略；采用所述光源控制策略控制多波长光源照射水样，获取散射光谱数据；对所述散射光谱数据进行小波多尺度分解和软阈值滤波，得到预处理后的散射光谱数据；采用所述预处理后的散射光谱数据建立定量关系模型，确定污染物浓度。本发明通过波长组合优化和光源控制策略的智能学习，显著提高了水质污染物检测的准确性和效率，为水质监测提供了一种智能化的解决方案。

本发明授权一种多光源散射的水体浊度检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多光源散射的水体浊度检测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据预设的适应度函数评估波长组合对污染物识别性能的影响，得到最优波长组合，包括: 获取一组预设的波长组合，作为初始的候选波长组合； 针对每个候选波长组合，采用支持向量机模型对其对应的光谱数据进行污染物识别，得到识别结果； 根据预设的适应度函数，计算每个候选波长组合的适应度值，若最优适应度值大于预设阈值，则将对应的候选波长组合确定为最优波长组合； 否则，利用遗传算法对候选波长组合进行优化，直至满足最优适应度值条件或达到最大迭代次数； 输出所述最优波长组合，用于后续的污染物识别任务； 针对所述最优波长组合，采用奖励函数学习光源切换和照射策略，确定光源控制策略，包括: 采用Q-learning强化学习算法，针对不同波长组合下的光源切换和照射策略进行学习，获取奖励值最大的光源控制策略； 根据所述最优波长组合，结合预设的植物生长模型和历史数据，确定各波长光源的最优照射强度参数； 若光源的功率范围无法满足最优照射强度，则根据预设的光源替换规则，选择最优照射强度的光源类型； 通过环境传感器实时采集植物生长状态参数，并将其与预设的植物生长模型进行比对，若实际生长状态与模型预测值存在大于预设的阈值偏差，则触发光照策略的再优化流程； 采用所述光源控制策略控制多波长光源照射水样，获取散射光谱数据，包括: 获取多个波长的散射光谱数据，采用小波变换和最小二乘法去噪，并使用最大最小值归一化方法归一化数据，得到预处理后的散射光谱数据； 将所述预处理后的散射光谱数据输入至预训练的支持向量机回归模型，所述模型采用径向基核函数，通过网格搜索优化超参数，并使用历史水质数据训练； 若多个水样的水质参数连续超标，则采用ARIMA时序模型分析水质参数变化趋势，通过模型拟合和参数优化，预测未来一段时间内的水质变化情况； 对所述散射光谱数据进行小波多尺度分解和软阈值滤波，得到预处理后的散射光谱数据； 采用所述预处理后的散射光谱数据建立定量关系模型，确定污染物浓度。

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