发明专利 已授权

一种基于自监督学习的LIBS降噪模型的建立方法

📄 申请号:CN202510578838.7 📄 发布日:2026/09/14

著录项目信息

申请日
2025-05-07
公开号
CN120104986B
公开日
2025-07-15
申请人
浙江农林大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

材料分析, 环境监测, 工业检测, 科研实验, 地质勘探

摘要

本发明涉及降噪模型建立方法技术领域,具体为:一种基于自监督学习的LIBS降噪模型的建立方法,具体包括以下步骤:步骤一,确定模型架构:基于盲点网络架构,采用盲点网络架构,盲点网络架构基于自监督学习,在原始光谱数据中随机遮挡某些数据点,利用盲点卷积模块根据其余未遮挡部分数据推断缺失部分的真实值,以此在无不含噪声的目标数据情况下实现降噪;步骤二,构建降噪模型:且降噪模型包括掩膜模块以及降噪编码模块。本发明中的降噪模型无论是在高强度波段还是低强度波段,都能在有效降噪的同时很好地保留光谱细节特征,精准还原原始光谱信号,确保检测结果的准确性,避免因失真而导致的元素误判或漏判。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:25 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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