发明专利已授权

基于四元数卷积神经网络的近红外光谱并行融合定量检测方法

📄 申请号：CN202010931678.7 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2020-09-07

公开号

CN112098358B

公开日

2021-12-17

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_3563

IPC 分类号

G01N21_3563 , G01N21_3577 , G01N21_359 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络人工智能算法光谱分析技术数据融合神经网络卷积神经网络

应用场景

化学分析, 制药质量控制, 食品品质检测, 农业成分分析, 工业过程监测

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摘要

本申请公开了一种基于四元数卷积神经网络的近红外光谱并行融合定量检测方法。该方法包括以下步骤：获得国际公开玉米近红外光谱和四种成分数据库数据；由原始光谱求出一阶导数和二阶导数光谱并进行归一化；基于四元数理论对三种归一化光谱数据进行四元数空间嵌入并行表示；建立四元数卷积神经网络模型并优化模型参数完成玉米成分定量模型建立。本发明利用四元数和深度学习算法将近红外光谱及其导数光谱进行并行表示和并行特征提取，充分挖掘原始光谱数据和导数光谱数据的并行融合特征，建立性能更优的近红外光谱定量分析模型。

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

一种针对多主-多从遥操作系统的增强透明性能控制方法

当前第 / 件

一种锂离子电池负极材料及其制备方法与应用

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