[发明专利]一种基于知识增强的深度学习的总氮含量预测方法在审
| 申请号： | 202110992754.X | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113836260A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 闫健卓;高青彩;陈建辉;于涌川 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/36;G06F16/951;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于知识增强的深度学习的总氮含量预测方法，该方法通过分析百度百科关于水质污染参数的信息和水质参数文献，构建了水质知识图谱，得到水质参数之间的知识级信息，并提取出反映水质参数的知识级特征信息，并将其和数据级特征信息结合作为先验知识去解决水质预测问题。另一方面，通过将对抗学习和深度神经网络水质预测模型结合，以提高了模型的鲁棒性和泛化性。最后，将带有知识级和数据级的特征信息输入到水质预测模型中，预测河流总氮的浓度。实验结果表明，该方法将知识级信息和数据级信息结合，融入到基于对抗学习的神经网络水质预测模型中，提高了水质参数的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 增强 深度 学习 含量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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