摘要
本发明涉及激光诱导等离子体气压检测技术领域,本发明公开了一种提升激光诱导等离子体气压检测准确度的方法及系统,包括,利用Vision Transformer架构对图像进行高效的特征提取;通过多头自注意力机制增强特征的表达能力;结合图像和光谱信息,提高气压检测的准确度;使用ShuffleNet_V2和Bi‑LSTM模型进一步细化特征,增强模型的表现力;最终通过全连接层和Tanh函数进行气压预测;该方法的优势在于能够综合图像和光谱信息,通过深度学习技术提高检测准确度,适用于激光诱导等离子体气压检测领域。通过上述步骤,可以有效消除或减少检测过程中的干扰因素,提高检测结果的可靠性。
技术关键词
激光诱导等离子体
注意力机制
嵌入位置编码
LSTM模型
模块
图像块
双向长短期记忆网络
气压检测技术
深度学习技术
融合方法
标签
处理器
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