1.基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類方法，其特征在于，所述通過預(yù)設(shè)傳感器獲取廢水的物理特征數(shù)據(jù)、流動特征數(shù)據(jù)、微生物群落特征數(shù)據(jù)、微生物活性特征數(shù)據(jù)以及化學(xué)特征數(shù)據(jù)，具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類方法，其特征在于，所述根據(jù)所述物理特征數(shù)據(jù)和流動特征數(shù)據(jù)處理獲得預(yù)處理階段廢水的預(yù)處理難度指數(shù)，將預(yù)處理難度指數(shù)與預(yù)設(shè)處理難度指數(shù)閾值進行比較，獲得廢水預(yù)處理難度等級數(shù)據(jù)，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類方法，其特征在于，所述根據(jù)所述微生物群落特征數(shù)據(jù)和微生物活性特征數(shù)據(jù)處理獲得廢水生化處理階段的生化處理綜合類別評估指數(shù)，具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類方法，其特征在于，所述根據(jù)所述化學(xué)特征數(shù)據(jù)處理獲得廢水深度處理階段的化學(xué)處理分類評估指數(shù)，具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類方法，其特征在于，還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類方法，其特征在于，獲得所述廢水處理綜合難度指數(shù)后，還包括：
8.一種基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類系統(tǒng)，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器中包括基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類方法程序，所述基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類方法程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如下步驟：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類系統(tǒng)，其特征在于，所述通過預(yù)設(shè)傳感器獲取廢水的物理特征數(shù)據(jù)、流動特征數(shù)據(jù)、微生物群落特征數(shù)據(jù)、微生物活性特征數(shù)據(jù)以及化學(xué)特征數(shù)據(jù)，具體包括：
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質(zhì)中包括基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類方法程序，所述基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類方法程序被處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項所述的基于深度學(xué)習(xí)的廢水污染物智能分類方法的步驟。