申请/专利权人：浙江工业大学

申请日：2021-08-13

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN114062442B

主分类号：G01N27/08

分类号：G01N27/08;B63B35/00;C02F1/28

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.03.08#实质审查的生效;2022.02.18#公开

摘要：本发明公开了一种自动寻污采样水质监测方法及监测船；该监测方法如下：一、无人监测船在被测水域中进行巡逻，在多个不同位置检测电导率，并记录检测位置坐标；每个检测位置及其电导率形成一个样本；各样本组成样本数据集。各电导率均转化为数据向量。对各样本根据电导率的大小分类；二、利用KNN算法，对样本数据集中各样本进行聚类，找出聚类中心值的最大值，并计算聚类中心值的最大值对应位置的坐标。该坐标即为污染中心。本发明通过无人监测船在被测水域中随机采样，并利用KNN算法对所得样本进行聚类，提取聚类中心，进而自动获得被测水域的污染中心位置，且无人监测船能够自动行驶到污染中心释放活性炭，进行污染的应急处理。

主权项：1.一种自动寻污采样水质监测方法，其特征在于：步骤一、无人监测船在被测水域中进行巡逻，在多个不同位置检测电导率，并记录检测位置坐标；每个检测位置及其电导率形成一个样本；各样本组成样本数据集；各电导率均转化为数据向量；所述样本数据集的样本个数大于500；步骤二、利用KNN算法，对样本数据集中各样本进行聚类，找出聚类中心值的最大值，并计算聚类中心值的最大值对应位置的坐标；该坐标即为污染中心；对各样本根据电导率的大小分类；根据各类别中的数据向量计算出各类别的中心向量；之后，计算每个样本的数据向量与对应的中心向量之间的距离；当需要检测被测水域中任意位置的污染情况时，计算样本数据集中各样本与目标位置的欧式距离，提取出与目标位置欧式距离最小的若干个样本作为特征样本；计算各类别中特征样本的数量，取特征样本的数量最多的那个类别作为目标位置的类别；根据所得类别获取目标位置的电导率范围；根据所得的电导率范围判断被测水域的污染情况；电导率越大，则污染程度越严重；所述的无人监测船能够释放活性炭；在获得污染中心位置后，无人监测船行驶到污染中心，并释放活性炭，同时，无人监测船采集污染中心的水样。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 一种自动寻污采样水质监测方法及监测船

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