光谱学与光谱分析, 2019, 39 (2): 491, 网络出版: 2019-03-06
基于监督学习的紫外-可见光光谱水质在线异常检测方法研究
In-Situ Detection of Water Quality Anomaly with UV/Vis Spectrum Based on Supervised Learning
基本信息
DOI: | 10.3964/j.issn.1000-0593(2019)02-0491-09 |
中图分类号: | O657.3 |
栏目: | |
项目基金: | 国家自然科学基金项目(61573313, U1509208) , 国家重点研发计划项目(2017YFC1403801) , 浙江省重点研发计划项目(2015C03014) 资助 |
收稿日期: | 2017-11-21 |
修改稿日期: | 2018-04-19 |
网络出版日期: | 2019-03-06 |
通讯作者: | |
备注: | -- |
尹航, 俞巧君, 侯迪波, 黄平捷, 张光新, 张宏建. 基于监督学习的紫外-可见光光谱水质在线异常检测方法研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2019, 39(2): 491. YIN Hang, YU Qiao-jun, HOU Di-bo, HUANG Ping-jie, ZHANG Guang-xin, ZHANG Hong-jian. In-Situ Detection of Water Quality Anomaly with UV/Vis Spectrum Based on Supervised Learning[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2019, 39(2): 491.