近日，广东碧桂园职业学院智能制造与信息学院聂影老师（在读博士）作为第一作者兼通讯作者，在自然出版集团旗下国际知名SCI期刊《Scientific Reports》（JCR Q1，中科院二区（2023））发表题为《An improved CNN model in image classification application on water turbidity》的研究论文，标志着我校在人工智能技术应用领域取得重要科研突破。

聚焦水质监测

AI技术破解行业难题

该研究针对传统水质浑浊度检测方法成本高、实时性不足的痛点，创新性地将卷积神经网络（CNN）模型应用于水体浑浊度图像分类，提出了一种改进的CNN-10模型。通过优化网络结构与引入抗噪机制，该模型在复杂噪声环境下的分类准确率高达96.5%，为水质智能监测提供了高效、低成本的技术方案。研究成果不仅推动了人工智能在环保领域的深度应用，更为我国水环境治理与生态保护提供了重要的技术支撑。

图为聂影老师在实验室采集的水质浊度图片（部分）

图为聂影老师实验过程中的涉及的实验代码和数据，方便更多研究学者进行探讨和交流

学术影响力显著

彰显科研实力

论文发表于国际权威期刊《Scientific Reports》（最新影响因子3.8，五年影响因子4.3），该期刊在全球多学科综合类SCI期刊中位列前25%，展现了研究成果的学术价值与国际认可度。检索报告显示，论文已被SCI-EXPANDED数据库收录，并获WoS入藏号（001458321800037），进一步印证了我校教师的科研创新能力。

跨校协同创新

践行产教融合

本项研究由广东碧桂园职业学院牵头，联合马来西亚理科大学、东莞职业技术学院、山东职业学院等国内外高校共同完成，充分体现了我校“产学研用”一体化的办学理念。聂影老师团队通过跨学科、跨地域的合作模式，成功将人工智能技术与环境工程需求深度融合，展现了职业教育领域教师的科研攻关能力。

此项突破性研究不仅提升了我校在人工智能应用领域的学术影响力，更为其他教师攀登科研高峰树立了典范。

相关链接

https://www.nature.com/articles/s41598-025-93521-4