发明专利已授权

一种卷积神经网络荧光光谱特征提取方法

📄 申请号：CN202111641007.8 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-12-29

公开号

CN114399642B

公开日

2024-10-29

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_40

IPC 分类号

G06V10_40 , G06V10_77 , G06V10_82 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络卷积神经网络荧光光谱分析特征提取

应用场景

光谱分析, 生物医学检测, 环境监测, 食品安全检测, 材料分析

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摘要

本发明公开了一种卷积神经网络荧光光谱特征提取方法，涉及荧光光谱的特征提取技术，本发明首先在卷积神经网络的输入层做原始数据的预处理，通过特征区域积分找到重要光谱区域，减少网络训练的时间和复杂度；其次卷积神经网络采用DeepSpectra模型，在增加网络深度的同时减少每个特征图的长度，在每个卷积层输入前加入稀疏约束，提高特征提取的有效性，同时每个卷积层的卷积核采用大中小三个尺度进行特征提取，将融合后信息作为特征图来增强每层的提取效果。本发明可以更好的找到原始数据中的特征信息，减少了网络训练的时间和复杂度，提高特征提取的有效性，使得重要的特征信息被不断加强，而不重要的信息被逐渐削弱。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

挖掘机动作协调性分析方法

当前第 / 件

一种基于双层次结构的草图识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_40)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：56 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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