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龙图腾网恭喜山东正元环境科技有限公司申请的专利面向紫外光强度对水处理效果影响的分析方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119089177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411570946.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权面向紫外光强度对水处理效果影响的分析方法及装置是由何东林;刘波;林培军;魏玮;申中华;王诗杰;程辉设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向紫外光强度对水处理效果影响的分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向紫外光强度对水处理效果影响的分析方法及装置，涉及数据处理技术领域，通过预先构建的特征抽取模型对预设紫外光照条件下的水体样本数据特征提取，并结合量子位编码对数据降维度处理；还采用深度置信网络判定降维度处理之后的关键关联特征对应的水处理效果类别。特征抽取模型的网络参数基于累积的梯度进行更新，能够应对紫外光对水处理效果影响分析的复杂性；深度置信网络的权重和连接方式基于数据调整，能够有效捕捉数据中的复杂特征；结合量子位编码的降维度方法不仅能够压缩数据还可以保留关键信息。综上，本发明能够更加灵活且准确地判定水处理效果，以精确评估水体在对应紫外光照条件下的水质情况。

本发明授权面向紫外光强度对水处理效果影响的分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向紫外光强度对水处理效果影响的分析方法，其特征在于，包括：收集预设紫外光照条件下的水体样本数据；使用预先构建的特征抽取模型从所述水体样本数据中提取关键关联特征；其中，所述特征抽取模型包括多层级神经网络，每层级所述神经网络含线性变换与非线性激活函数，且，所述神经网络的网络参数基于累计的网络参数梯度优化得到；通过激活函数和量子编码函数对所述关键关联特征进行降维度处理；采用预先训练的深度置信网络作为分类工具，输出降维度处理之后的所述关键关联特征的水处理效果分类结果；所述深度置信网络基于输入的数据，采用自适应协同过滤策略调节权重与结构；基于所述水处理效果分类结果，确定所述水体样本数据在所述紫外光照条件下的水质情况；所述特征抽取模型的构建方法，包括：输入预设的训练样本集通过所述特征抽取模型的多层神经网络，逐步提取紫外光强度和水处理效果间的关联特征；每层神经网络包括线性变换和非线性激活函数，且，利用注意力机制聚焦关键特征；对所述神经网络进行梯度累积操作，基于累积的梯度调整神经网络的学习率和优化步长，以对所述神经网络进行参数更新；监控所述神经网络的性能指标，直到所述神经网络满足预设的迭代终止条件，基于多层所述神经网络构建特征抽取模型；逐步提取紫外光强度和水处理效果间的关联特征，表示为： 式中，是神经网络第层的输出，是神经网络第层的输出；是神经网络第层的权重，是神经网络第层的偏置；为ReLU激活函数；为元素乘法操作，也即Hadamard积；为神经网络隐藏层的注意力增强向量。

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