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安徽大学徐春燕/石先阳、中科院安光所王中桢WR：稳健的 S3Former 深度学习模型直接诊断和预测水体天然有机物 (NOM)

环境人Environmentor 2025-06-18 18:29
文章摘要
本研究提出了一种基于Transformer模型与稀疏感知注意力机制的深度学习S3Former模型，用于直接诊断和预测水体中的天然有机物（NOM）。该模型基于三维荧光（3D-EEM）数据，在复杂环境下如膜过滤液和真实水体条件下表现出高准确度和稳健性。研究通过实验验证了模型在NOM种类和浓度识别上的优越性能，并展示了其在污水处理和膜过程监测中的潜在应用价值。
安徽大学徐春燕/石先阳、中科院安光所王中桢WR：稳健的 S3Former 深度学习模型直接诊断和预测水体天然有机物 (NOM)
查看文献： Robust S3Former deep learning model for the direct diagnosis and prediction of natural organic matter (NOM) from three-dimensional excitation-emission-matrix (3D-EEM) data
查看期刊： Water Research
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