[发明专利]一种基于孪生网络的织物材质近红外光谱识别及鉴定方法

权利要求书

1.一种基于孪生网络的织物材质近红外光谱识别及鉴定方法，其特征在于，所述方法包括：

S100：收集不同材质的织物样本，并标记类别；

S102：完成采集不同类别样本的近红外光谱数据，保证每类样本一条及以上的近红外光谱数据；对近红外光谱数据进行预处理，构建近红外光谱样本数据库；

S104：构建孪生网络，随机提取近红外光谱样本数据库中织物材质的光谱样本数据部分特征作为近红外光谱样本子集，训练得到孪生网络模型；

S106：获取待识别及鉴定的织物的光谱数据，随机提取多个样本子集；

S108：将步骤S106中随机提取的多个样本子集，输入步骤S104中训练好的孪生网络模型，根据输出结果来判别输入样本子集的配备程度，并通过投票来判断不同子集最后的预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于孪生网络的织物材质近红外光谱识别及鉴定方法，其特征在于，所述S100：收集不同材质的织物样本，并标记类别，包括：不同材质织物样本收集，收集各种材质的织物，不同含量成分的材质都可以单独归类，每种类别收集少量样本，构成织物样本库；扫描样本库中的样本，得到对应的近红外光谱数据Xi＝{xi1,xi2....xin},标记对应的样本类别Ynum，其中i为样本数量，n为近红外光谱的维度,num为样本的类别数量。

3.根据权利要求1所述的一种基于孪生网络的织物材质近红外光谱识别及鉴定方法，其特征在于，所述S104中，所述构建孪生网络，包括织物材质的近红外光谱特征提取子网和近红外光谱特征距离计算决策子网，通过近红外光谱特征提取子网，数个高纬的近红外光谱数据映射为低纬的光谱特征向量；近红外光谱特征距离计算决策子网，使同类织物材质类别的特征光谱距离更近，反之不同类别的距离更远，通过距离计算决策子网判断近红外光谱的匹配程度。

4.根据权利要求3所述的一种基于孪生网络的织物材质近红外光谱识别及鉴定方法，其特征在于，所述织物材质的近红外光谱特征提取子网，包括：近红外光谱数据是一维序列，特征提取子网采用两个完全一致一维卷积神经网络，特征提取子网数据就是近红外光谱的n维数据，输出m维光谱特征向量。

5.根据权利要求3所述的一种基于孪生网络的织物材质近红外光谱识别及鉴定方法，其特征在于，所述织物材质的近红外光谱特征距离计算决策子网，包括：近红外光谱特征距离计算决策子网输入为两个一维卷积神经网络的m维光谱特征向量输出，通过距离计算决策子网，计算判断两个m维光谱特征向量的相似度。