[发明专利]结合马尔科夫转移场和迁移学习的近红外定量建模方法在审
| 申请号： | 202211417085.4 | 申请日： | 2022-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN115861679A | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 谈爱玲;王鋆鑫;赵勇 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N20/00;G06N3/08;G06V10/40;G06V10/84;G06V10/774;G06V10/24;G06V10/74;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 张建 |
| 地址： | 066000 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合马尔科夫转移场（Markov transfer field，MTF）和迁移学习的近红外定量建模方法，包括近红外光谱基线漂移校正；对近红外光谱数据增强；对数据集进行划分；结合马尔科夫转移场将一维光谱转换为二维光谱图像；将深度神经网络从图像分类任务修改为定量回归；对回归任务下的深度神经网络模型进行迁移学习来获得近红外定量网络模型。本发明首次将一维近红外光谱转换为MTF图像后，结合迁移学习训练获得特定任务下的预测精度高的近红外定量预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 马尔科夫 转移 迁移 学习 红外 定量 建模 方法 | ||
【主权项】：
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