[发明专利]一种拉曼光谱气体标记物的自检测分类方法及系统有效
| 申请号： | 202011356021.9 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112348114B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 王侃;秦琪;崔大祥;徐昊 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学烟台信息技术研究院;上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 杜阳阳 |
| 地址： | 264003 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种拉曼光谱气体标记物的自检测分类方法及系统，方法包括：先获取带有气体标记物的第一设定数量的拉曼光谱；其次对各所述拉曼光谱进行预处理，获得第一设定数量的样本；然后基于反向传播算法和第一设定数量的样本训练深层堆叠稀疏自编码神经网络，基于输入与重构之间的最小差异确定深层堆叠稀疏自编码神经网络的最优参数；最后将待检测气体的拉曼光谱输入到已确定最优参数的深层堆叠稀疏自编码神经网络进行分类，获得气体分类结果。本发明将气体标记物与拉曼光谱技术相结合来训练深层堆叠稀疏自编码神经网络，利用训练完成后的深层堆叠稀疏自编码神经网络对待检测气体进行分类，不仅提高检测速率，还降低分类过程的复杂性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 光谱 气体 标记 检测 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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