发明专利已授权

基于深度Bi-LSTM网络的近红外光谱模型迁移方法

📄 申请号：CN202111268716.6 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-10-29

公开号

CN113959979B

公开日

2022-07-29

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01N21_359

IPC 分类号

G01N21_359 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习近红外光谱分析

应用场景

近红外光谱分析, 光谱仪器校准, 工业过程分析, 产品质量检测, 智能检测

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摘要

本发明涉及基于深度Bi‑LSTM网络的近红外光谱模型迁移方法，属于近红外模型转移技术领域，包括获取源域和目标域光谱数据；对源域光谱数据进行数据增强；对源域和目标域光谱数据预处理；将源域和目标域光谱数据划分；设计Bi‑LSTM网络结构；使用源域光谱数据训练Bi‑LSTM网络结构；提取所有Bi‑LSTM层，并加入全连接层构成神经网络；使用目标域校正集和验证集近红外光谱数据训练全连接层并更新神经网络各层间的权重与偏差；使用目标域预测集近红外光谱数据测试迁移模型，评估模型迁移效果和抗噪能力。本发明实现从目标域定量模型向源域定量模型的迁移，节约了大量重建模型的时间且保持了较高精度的预测。

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

一种高频链互联的CHB-SST拓扑及其控制方法

当前第 / 件

一种微细电极端面自动磨平装置及方法

同领域国内专利 · IPC: (G01N21_359)

G01N21_00 G01N21_01 G01N21_03 G01N21_07 G01N21_15 G01N21_17 G01N21_19 G01N21_21 G01N21_23 G01N21_25 G01N21_27 G01N21_29 G01N21_31 G01N21_33 G01N21_35 G01N21_3504 G01N21_3518 G01N21_3554 G01N21_3563 G01N21_3577 G01N21_3581 G01N21_3586 G01N21_359 G01N21_39 G01N21_41 G01N21_45 G01N21_47 G01N21_49 G01N21_53 G01N21_55 G01N21_552 G01N21_57 G01N21_59 G01N21_61 G01N21_63 G01N21_64 G01N21_65 G01N21_67 G01N21_69 G01N21_70 G01N21_71 G01N21_73 G01N21_75 G01N21_76 G01N21_77 G01N21_78 G01N21_79 G01N21_80 G01N21_81 G01N21_82 G01N21_84 G01N21_85 G01N21_86 G01N21_87 G01N21_88 G01N21_89 G01N21_892 G01N21_896 G01N21_898 G01N21_90 G01N21_91 G01N21_94 G01N21_95 G01N21_952 G01N21_954 G01N21_956 G01N21_958 覆盖67个领域

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