基于多模态特征提取与贝叶斯优化的污染源智能识别与分类系统

基于多模态特征提取与贝叶斯优化的污染源智能识别与分类系统

第一章 引言

环境污染监测是环境保护领域的核心任务，其中土壤污染和水体污染的检测与分类具有重要意义。传统的单一传感器检测方法在面对复杂多变的污染场景时往往存在局限性，而多源传感器数据的融合分析能够提供更全面、准确的污染评估。然而，不同来源（土壤、水体）的传感器数据具有显著差异，直接混合使用会导致模型性能下降。

本文提出了一种基于CNN+Transformer特征提取与贝叶斯优化的污染源智能识别与分类系统。该系统首先通过多种特征提取方法（一阶导数、核主成分分析、二阶导/一阶导）对原始传感器数据进行预处理，然后利用CNN+Transformer混合网络进行深度特征提取，通过贝叶斯多类逻辑回归实现数据来源（水中/土中）的精确识别，并采用迁移学习技术处理未知来源数据。在确定数据来源后，系统通过贝叶斯优化选择最优的模型集成权重，分别使用适用于土壤污染和水污染的三分类模型（MLP或ResNet）进行污染程度分类。

该系统不仅解决了多源传感器数据的自适应处理问题，还通过模型集成和贝叶斯优化提升了分类性能，为环境监测提供了可靠的技术支持。

第二章 数据预处理与特征提取

2.1 传感器数据特性分析

环境污染传感器数据通常具有以下特点：

• 时间序列特性：传感器按时间顺序采集数据，形成时间序列
• 多维度特征：每个时间点可能包含多种污染物浓度指标
• 非线性关系：污染物浓度与环境因素之间存在复杂的非线性关系