[发明专利]一种黑臭水自动识别与评估方法

权利要求书

1.一种黑臭水自动识别与评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构建黑臭水体人体感官指标体系，包括引起人不悦的颜色的指标，和引起人不悦的气味的指标；

步骤2：构建基于黑臭水体人体感官指标体系的黑臭水体加权评估模型；

步骤3：获取黑臭水体图像样本，将图像样本分为训练样本和测试样本；

步骤4：对训练样本和测试样本进行预处理和预评估；

步骤5：构建N层深度卷积神经网络模型，该卷积神经网络模型包括M层卷积层，L层全连接层；

步骤6：利用步骤4中预处理后的训练样本对步骤5所述卷积神经网络模型进行前向传播和后向传播两个阶段的训练，卷积神经网络的训练利用softmax回归作为分类算法，当后向传播训练计算出的误差达到期望值时，训练结束，并得到卷积神经网络模型的参数；

步骤7：利用步骤6中训练结束的卷积神经网络模型对步骤4中预处理后的测试样本进行测试，评估测试的综合误差；若误差在预定目标范围内，则说明神经网络模型训练成功；否则增加样本量和训练强度，重复步骤3～步骤7，直到误差达到预定目标；

步骤8：通过预先布置在所要识别的水体上的气味检测仪，获取J项气味指标，将J项气味指标加上K项颜色指标，按照步骤2所述的加权评估模型，综合评估并判断黑臭水体的等级。

2.根据权利要求1所述的黑臭水自动识别与评估方法，其特征在于：步骤1中所述引起人不悦的颜色的指标包括水体黑色程度、水体不透明程度、河道垃圾、河岸不整洁程度以及水面漂浮物5项指标；引起人不悦的气味指标包括水体恶臭浓度、硫化氢、氨气和总挥发性有机物4项指标；

所述构建黑臭水体人体感官指标体系，包括一级指标和二级指标，分类编号具体为表1所示：

表1 指标体系

3.根据权利要求2所述的黑臭水自动识别与评估方法，其特征在于，步骤2的具体实现包括以下子步骤：

步骤2.1：建立黑臭水体人体感官指标体系的评价子集：

C＝{C1，C2}

C1＝|C11，C12，C13，C14，C15| (式1)

C2＝|C21，C22，C23，C24|

步骤2.2：建立指标的评语体系：

根据黑臭水体人体感官指标体系的指标以及指标对黑臭水体评估的影响，构建指标的评语体系为：

V＝{v1，v2，v3}(式2)

其中v1表示重度黑臭，v2表示轻度黑臭，v3无黑臭。

步骤2.3：确定各指标的权重；

利用语气算子计算各指标的权重，语气算子的计算方法为：

w_1,i＝w_1,i-1·w_i-1,i

其中，w_i为第i个指标的绝对权重，w_1,i为第i个指标与第1个指标相比的相对权重，w_i-1,i为相邻指标第i个指标与第i-1个指标相比的相对权重；相对权重通过相对权重语气表进行查询获得；相对权重语气表如表2所示：

表2 相对权重语气表

根据相对权重语气表2和式3，确定各指标相对同级的指标和他相邻指标的权重w_i-1,i，然后确定各指标在同类型指标体系中的w_1,i，最后确定各指标的绝对权重w_i如表3所示：

表3 指标权重表

步骤2.4：黑臭水等级综合判定；

采用100分制，作为判断黑臭水体等级的评分标准；

设S＝(s1,s2,s3)，其中s1表示指标气味与颜色达到重度情况，取值30；s2表示气味与颜色指标为轻度情况，取值60；s3表示气味与颜色指标无，取值100；

则得分黑臭水体的综合评分为

其中，S为黑臭水体的最终得分，w_i为第i个指标的权重，s_i为第i个指标的得分；

根据最终得分，判断黑臭水体的等级为: