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

Name: 基于深度Bi-LSTM网络的近红外光谱模型迁移方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2021112687166
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111268716.6 📄 发布日：2026/09/09

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

其他分类其他

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。

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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

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