[发明专利]一种基于CNN-SVR模型和迁移学习的光谱模型传递方法在审
| 申请号： | 202110443739.X | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113111958A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 周灿;禹文韬;阳春华;朱红求;李勇刚;李繁飙;黄科科;马英奕 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/359;G01N21/31 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 黄艺平 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明属于光谱检测与光谱仪模型传递领域，提供了一种基于CNN‑SVR模型和迁移学习的光谱模型传递方法。该方法包括：获取光谱数据并进行预处理，将处理后的数据分为训练集和测试集，构建主仪器CNN‑SVR模型，将主仪器训练集输入模型进行训练并优化获得最优的主仪器CNN‑SVR模型及其超参数；将上述模型迁移至从仪器上并冻结CNN网络超参数值，输入从仪器训练集对SVR参数训练微调，获得基于CNN‑SVR网络的迁移模型，将从仪器测试集输入迁移模型进行模型传递性能预测。本发明能自动提取高维波长变量的本质特征，且适合于小样本光谱预测，利用迁移学习的特点，实现了光谱模型在不同光谱仪器间的传递。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn svr 模型 迁移 学习 光谱 传递 方法 | ||
【主权项】：
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