[发明专利]一种智能化光谱信号去噪方法在审
| 申请号： | 201910707262.4 | 申请日： | 2019-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN110411566A | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 雷勇 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G01J3/28 | 分类号： | G01J3/28;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都虹桥专利事务所(普通合伙) 51124 | 代理人： | 陈立志 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明数据处理领域，公开了一种智能化光谱信号去噪方法，用于提升光谱信号的去噪效果。本发明采用栈式可收缩性自编码网络对光谱数据进行重构，以实现光谱信号的去噪；栈式可收缩性自编码网络在训练时，采用分层贪婪的方法，以不含噪声的标准光谱数据作为目标期望值，将数据输入第一个DAE网络，得到相应输出y1,然后将y1作为第二级DAE网络的输入，逐级进行训练，最后将每级训练完成的网络得到的优化参数值，作为级联网络的参数初始值，进行微调训练得到最终的模型。本发明适用于光谱信号的噪声去除。 | ||
| 搜索关键词： | 光谱信号 去噪 可收缩性 网络 智能化 自编码 栈式 标准光谱数据 数据处理领域 光谱数据 级联网络 噪声去除 分层 重构 微调 噪声 输出 优化 | ||
【主权项】：
1.一种智能化光谱信号去噪方法，其特征在于，采用栈式可收缩性自编码网络对光谱数据进行重构，以实现光谱信号的去噪；栈式可收缩性自编码网络在训练时，采用分层贪婪的方法，以不含噪声的标准光谱数据作为目标期望值，将数据输入第一个DAE网络，得到相应输出y1,然后将y1作为第二级DAE网络的输入，逐级进行训练，最后将每级训练完成的网络得到的优化参数值，作为级联网络的参数初始值，进行微调训练得到最终的模型。
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