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          并行网络二跟踪下水质污染物仿真检测处理

          发布时间:2025-06-18 20:50:57 作者:ka 点击:9 【 字体:

          2)比尔定律

          该定律属于光吸收基本定律,并行是处理比色分析法和吸收光度法研究的基础。该定律的网络物理意义为:对于有均匀非散射特性的吸光物质来说,当吸光物质被平行单色光经过时,下水吸光度的质污计算公式如下

          A=lgI0It=lg1T=KLc   (1)

          其中,I0、染物It分别表示入射和投射光的跟踪强度,T表示透过率,检测K表示吸收系数,并行与入射光的处理温度和波长相关,L表示光程,网络c表示物质的下水浓度,并且c与L成正比,质污通过式(1)可以得到,染物光程一定的跟踪情况下,A与c呈线性关系。

          当介质中有多种吸收光时,采用吸光度的加和性来定量分析光谱。假设组分物质均匀混合时,物质间无相互作用,并且不会与入射光间存在光化学反映,只有光吸收[9]。

          对于多分组体系来说,能够按照吸光度的加和性对吸光度进行求解,设三种组分共同组成混合物,并且之间无相互作用,分别用向量s1、s2和s3来表示其对应的光谱吸光度,对应的浓度为c1、c2和c3,按照加合定律,该体系的A可以由下式求出

          A=c1s1+c2s2+c3s3+e   (2)

          式中,e表示仪器测量误差,则有:

          A1=c1s11+c2s12+c3s13+eA2=c1s21+c2s22+c3s23+e⋯Am=c1sm1+c2sm2+c3sm3+e   (3)

          式(3)中,m代表波长点数,Am代表混合物在m处的吸光度,令A=[A1A2…Am]T,s=[sT1sT2sT3],c=[c1c2c3]T,e=[e1e2e3]T,此时式(3)的矩阵乘积为:

          A=cs+e   (4)

          对于包含p个组分样本n在m下数据的矩阵表达式如下

          An×m=Cn×pSp×m+En×m   (5)

          3.2 数据预处理

          1)均值中心化

          均值中心化可以联系待测物质和光谱吸收度的变化,对校正集的光谱进行求解,对样品和平均光谱做减法计算,可以获得经过变换之后的光谱,构建光谱定性或者定量模型之前,常见的数据预处理方法为均值中心化,该方法可以使样品光谱间的差异得到提升,大大提高了模型的分析能力。

          对校正集样品的平均光谱进行计算

          x¯k=∑i=1nxi,kn   (6)

          其中,n表示校正集的样品数量,k=1,2,…,m,对于未知的样品谱x来说,利用下式可以获得经过处理后的光谱:

          xcentered=x−x¯   (7)

          2)标准化

          标准化又可以称作均值方差化,首先对经过均值中心化处理所得的光谱和利用校正集光谱矩阵求得的标准偏差光谱进行求解,再利用前者对后者做除法运算。

          标准偏差光谱的计算公式如下

          sk=∑i=1n(xi,k−x¯k)2n−1   (8)

          经过标准化处理之后的光谱为

          xautosacled=x−x¯s   (9)

          3.3 并行处理网络下水质污染物跟踪检测

          利用紫外光谱来替代水质污染物当作报警参数,通过对水质异常的检测,可以实现对水质污染物的跟踪检测,光谱矩阵可以反映出水质中污染物的变化情况,利用紫外光谱检测水质异常的步骤如下:

          1)学习阶段。测量历史光谱可以得到基准光谱,其中包含光谱的特征和形状。

          2)报警参数的设置。利用统计和经验方法可以设置该参数,按照水质中的异常事件对其进行过调整。

          3)水质异常判断。通过基线光谱和报警参数对水质的正常和异常情况进行判断,光谱的一阶和二阶导数以及吸光度也可以对水质异常数据进行判断,采用光谱矩阵导数对其判断时,可以消除掉光谱基线变化时带来的影响,完成对光谱基线的异常判断[10]。

          4)处理报警事件。当水质异常数据与正常数据值相差不大时,可以对水质展开实验分析,再做下一步处理。当水质异常数据与正常数据值相差较大时,则需要对其采取紧急措施。

          并行处理网络下水质污染物跟踪检测可以输出分类模型,分类模型则是对实例进行映射,并且映射到特定类中。对于水质污染物跟踪检测来说,输出结果有水质正常和异常两类,与水质本身的正常与否相结合,有四种判断:

          1)真阳性:表示水质本身和检测结果均为异常。

          2)伪阳性:表示水质本身正常,但结果为异常。

          3)真阴性:表示水质本身和检测结果均为正常。

          4)伪隐性:表示水质本身异常,但结果正常。

          并行处理网络下水质污染物跟踪检测的性能指标有以下几种:

          检出率:也可以称为真阳性率或者灵敏度,是指在检测水质污染物时,检测出的水质异常次数占异常总次数的百分比,检出率的具体计算公式如下

          PD=TP(TP+FN)×100%   (10)

          其中,TP表示水质异常次数,(TP+FN)表示异常总次数。

          误报率:也可以称为假阳性率,是指在检测水质污染物时,其表达式为

          FAR=FP(TN+FP)*100%   (11)

          式中,FP代表水质虚假异常次数,(TN+FP)代表全部决策次数。

          平均检测时间:是指水质异常发生时间和给出报警时间之间差值的平均值,可以反映出水质污染物跟踪检测方法的平均延误率,表达式如下

          MTTD=1n′∑i=1n′|tid−tir|   (12)

          式中,n′代表水质异常点数,tid代表检测出水质污染物的时间,tir代表实际发生异常的时间。

          经过上述分析与计算,完成了对并行处理网络下水质污染物的跟踪检测。

          声明:本文所用图片、文字来源《计算机仿真》,版权归原作者所有。如涉及作品内容、版权等问题,请与本网联系删除

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