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发明专利
已授权
基于改进蜜獾算法结合近红外光谱的阻燃塑料分类方法
📄 申请号:CN202210349178.1
📄 发布日:2026/05/07
著录项目信息
申请日
2022-04-01
公开号
CN114881113B
公开日
2024-08-02
申请人
燕山大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F18_214
IPC 分类号
G06F18_214
,
G06F18_2411
,
G06N3_006
,
技术画像
所属领域
人工智能算法
人工智能算法
光谱分析技术
模式识别
应用场景
塑料回收分类, 阻燃材料质检, 工业在线检测, 材料鉴别
AI 智能推荐
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摘要
本发明涉及基于改进蜜獾算法结合近红外光谱的阻燃塑料分类方法,属于近红外光谱应用技术领域,包括:对阻燃塑料近红外光谱的原始数据集进行预处理,并按照7∶3的比例随机分为训练集和测试集;利用SVM算法建立阻燃塑料近红外光谱的分类模型;利用训练集结合MPA‑HBA算法优化SVM模型的参数c和g;选取最优的SVM参数构建模型,对测试集数据进行分类并判断分类结果的正确率。本发明采用近红外光谱检测技术结合寻优算法和分类算法在阻燃塑料分类检测领域的应用填补了我国在工业上阻燃塑料快速无损检测的空白,具有检测速度快、检测准确率高、相较传统检测无污染等优点。
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
一种基于深度学习的实时麻醉深度监测系统
当前第 / 件
一种变频自适应死区时间的图腾柱PFC控制方法
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📌 交易状态:
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未申报
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