[发明专利]基于DRS-VGG的端到端深度学习拉曼光谱数据分类方法在审
| 申请号： | 202210368912.9 | 申请日： | 2022-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN114692773A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 周猛飞;胡寅朝;郭添;余奇清;孙小方;蔡亦军 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 陈升华 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于Deep Residual Shrinkage‑VGG的端到端深度学习的分类方法，包括：获取拉曼光谱数据，进行一阶样条插值处理且补零，随机打乱后划分成训练集、验证集和测试集；构建一个基于Deep ResidualShrinkage‑VGG的端到端深度学习的分类模型；使用训练集训练该分类模型，使用验证集对模型的超参数进行调整；使用测试集测试该性能。本发明提出的方法，无需光谱数据校正预处理，适用于高噪声、小样本、超多分类的拉曼光谱数据，提高了拉曼光谱数据分类问题的正确率与适用性，在一定程度上改善了深层深度学习网络模型的训练过慢的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 drs vgg 端到端 深度 学习 光谱 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
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