采用近红外光谱检测技术测定水体中的微量持久性污染物。将卷积神经网络技术应用于近红外光谱法,与传统BP神经网络模型和PLSR模型进行对比,卷积神经网络预测模型对水体中微量污染物的含量判别较好。通过对比训练集样本数量对模型的影响,发现随着训练集样本数量的增加,模型性能显著提高,表明该模型能够适应大数据背景下水质污染物的检测需求。
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