【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能分析领域，且更为具体地，涉及一种大气硫化物分析方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、在环境监测领域，大气硫化物的分析是一项重要的任务。硫化物作为一种常见的空气污染物，是空气污染的主要来源，对人体健康和环境造成严重影响。因此，对大气硫化物的浓度进行监测和分析对于评估空气质量和制定环保政策具有重要意义。
2、然而，大气中的硫化物种类繁多，传统的硫化物分析方法，如湿化学法和离子色谱法通常依赖于化学试剂和复杂的仪器操作，不仅耗时耗力，而且存在灵敏度低、样品制备复杂、分析时间长等缺点，甚至会产生二次污染，难以准确识别不同种类的硫化物。
3、因此，期望一种优化的大气硫化物分析方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种大气硫化物分析方法、装置、存储介质及电子设备，其通过利用不同波长的紫外光对所述含硫化物气体进行处理，能够使其发生电子跃迁，产生紫外吸收光谱图，进一步基于所述多个含硫化物气体紫外吸收光谱图，得到分析结...
【技术保护点】
1.一种大气硫化物分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的大气硫化物分析方法，其特征在于，基于所述多个含硫化物气体紫外吸收光谱图，得到分析结果，所述分析结果为含硫化物气体中的硫化物的类型标签，包括：
3.根据权利要求2所述的大气硫化物分析方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为基于卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的大气硫化物分析方法，其特征在于，对所述多个紫外吸收光谱语义特征向量进行光谱语义共享以得到紫外吸收光谱共享语义特征，包括：
5.根据权利要求4所述的大气硫化物分析方法，其特征在于，将所述多...
【技术特征摘要】
1.一种大气硫化物分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的大气硫化物分析方法，其特征在于，基于所述多个含硫化物气体紫外吸收光谱图，得到分析结果，所述分析结果为含硫化物气体中的硫化物的类型标签，包括：
3.根据权利要求2所述的大气硫化物分析方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为基于卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的大气硫化物分析方法，其特征在于，对所述多个紫外吸收光谱语义特征向量进行光谱语义共享以得到紫外吸收光谱共享语义特征，包括：
5.根据权利要求4所述的大气硫化物分析方法，其特征在于，将所述多个紫外吸收光谱语义特征向量通过基于自相关注意力网络的光谱语义共享器以得到紫外吸收光谱共享语义特征向量，包括：将所述多个紫外吸收光谱语义特征向量通过所述基于自相关注意力网络的光谱语义共享器以如下光谱语义共享公式进行处理以得到所述紫外吸收光谱共享语义特征向量；
6.根据权利要求5所述的大气硫化物分析方法，其特征在于，基于所述多个紫外吸收光谱语义特征向量，对所述紫外吸收光谱共享语义特征向量进行约束优化以得到紫...
【专利技术属性】
技术研发人员：代波华，刘明亮，王军，李飞，
申请(专利权)人：武汉怡特环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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