基于时间序列残差网络的织物无损定量分析方法
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基于时间序列残差网络的织物无损定量分析方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于时间序列残差网络的织物无损定量分析方法,针对相邻波段具有相关性的光谱数据,采用先抽取局部特征,再进行含量预测的建模思路。具体地,本发明使用一维卷积网络与残差结构进行局部特征的提取,同时消除无损检测条件下数据中存在的干扰,再将抽取过后的特征送入全连接网络,产生所关心的成分含量的百分比预测值。此方法能实现织物含量预测模型的端到端训练,利用卷积模块替代了传统预处理方法,并利用全连接网络建立了波形特征与所关心成分含量之间的非线性关系,误差小于常见的统计方法,且便于操作。
本发明公开了一种基于时间序列残差网络的织物无损定量分析方法,针对相邻波段具有相关性的光谱数据,采用先抽取局部特征,再进行含量预测的建模思路。具体地,本发明使用一维卷积网络与残差结构进行局部特征的提取,同时消除无损检测条件下数据中存在的干扰,再将抽取过后的特征送入全连接网络,产生所关心的成分含量的百分比预测值。此方法能实现织物含量预测模型的端到端训练,利用卷积模块替代了传统预处理方法,并利用全连接网络建立了波形特征与所关心成分含量之间的非线性关系,误差小于常见的统计方法,且便于操作。
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