基于机器学习的超宽带微波湿度检测方法
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基于机器学习的超宽带微波湿度检测方法
来源:北方有色网
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简介: 微波检测无损伤、快速,而且便携性好,但在湿度范围检测方面面临严峻的发展瓶颈。现有微波水分检测系统大多采用单频点进行湿度测量,其测量范围不高,很难在实际中运用。本发明利用微波衰减原理,通过使用超宽带天线获取不同湿度的被测物在宽带频率下的微波散射信号,作为被测物湿度回归训练样本集,从而利用有监督的机器学习方法来建立被测物湿度回归模型。本发明采用回归型机器学习算法对数据进行建模,利用交叉验证的方式获取最优的训练参数,从而使获得的模型最优化,回归误差最小。本发明使得能够检测到的织物湿度范围大大增加,为微波检测系统的进一步走向应用领域打下基础。
微波检测无损伤、快速,而且便携性好,但在湿度范围检测方面面临严峻的发展瓶颈。现有微波水分检测系统大多采用单频点进行湿度测量,其测量范围不高,很难在实际中运用。本发明利用微波衰减原理,通过使用超宽带天线获取不同湿度的被测物在宽带频率下的微波散射信号,作为被测物湿度回归训练样本集,从而利用有监督的机器学习方法来建立被测物湿度回归模型。本发明采用回归型机器学习算法对数据进行建模,利用交叉验证的方式获取最优的训练参数,从而使获得的模型最优化,回归误差最小。本发明使得能够检测到的织物湿度范围大大增加,为微波检测系统的进一步走向应用领域打下基础。
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标签:无损检测
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