公开(公告)号：CN116244627A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310124759.X

申请日：2023-02-16

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张晓峻 ,  侯琳琳 ,  任子豪 ,  章贤 ,  王锋 ,  韩庆国

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于全连接神经网络的磁异常探测方法，将弱磁异常探测准换成二分类问题，即识别磁异常信号是否存在于磁异常信号的二分类问题。特征信息的选取是该方法决定分类精度的关键问题。本方法从磁异常信号自身的物理特性出发，选择目标磁矩和最小熵特征作为特征信息，作为神经网络的输入，构建基于全连接神经网络的弱磁异常探测模型，利用此模型对磁场信号进行分类，实现弱磁异常探测，如图3所示。因为本方法在低信噪比下，能够高性能的识别地识别磁异常，并且不需要手动设置检测阈值，有更好的自适应能力。

公开(公告)号：CN116297267A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310216097.9

申请日：2023-03-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张晓峻 ,  武瑾 ,  申鑫鹏 ,  韩庆国 ,  侯琳琳 ,  刘洋

IPC: G01N21/31 ,  G01N21/33 ,  G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明提供一种基于紫外可见光谱的海洋水质检测方法，包括：配制溶液；针对不同待测物质获取其不同浓度下的紫外可见光谱的吸光度值；数据预处理：根据朗伯比尔定律中吸光度可叠加性，将提取到的不同待测物质的特征光谱，构成新的数据集；将该数据集中的数据进行分组，分别为60％的训练集、20％的交叉验证集、20％的测试集。根据待测溶质不同浓度下的光谱特征，利用连续投影算法，提取出不同待测物质的特征波段的吸光度值；将获取的数据集，引入长短期神经网络，构建多参数浓度预测模型；模型预测与性能测试。本发明实现多参数的特征提取，实现对海洋水质检测中主要待测参量如化学需氧量、硝酸盐和浊度的精确测量。