一种基于多元传感的耦合神经网络环境DNA富集系统

本发明公开了一种基于多元传感的耦合神经网络环境DNA富集系统，属于生态环境领域。该系统集成了多元传感模块和多级过滤单元，动态监测水样的压力、温度、pH值、流速、溶解氧浓度及浊度等关键参数。为了优化富集过程，引入了人工智能算法‑异质数据融合技术，通过反向传播和长短期记忆的耦合神经网络对多元传感器数据进行深度学习和融合分析，预测不同水质、水域、物种的DNA采样效率，以及捕捉DNA物种在不同年份、季节的采样效率变化规律。通过异质数据融合，系统能够动态调整采样策略，显著提升DNA采样的效率和可靠性。本发明在适应复杂水质条件、降低滤膜堵塞风险以及动态监测富集过程中关键参数的能力方面展现出显著的技术优越性。