摘要
本发明适用于近红外光谱建模分析领域,提供了一种近红外光谱建模的特征模式生成与协同优化方法,包括:获取样本近红外光谱数据并进行预处理操作,利用转换方法将一维近红外光谱数据转换为二维结构数据;在已有的二维结构数据的基础上,利用生成技术生成更多的二维结构数据;针对不同的特征模式,利用不同的神经网络进行深度特征的提取,并利用交叉自适应注意力机制与特征协同构建方法构建最佳最小特征模式集;根据最佳最小特征模式集搭建模型,使用协同优化损失函数对模型进行优化,最终实现对近红外光谱数据的高效建模和准确分析。本发明显著提高了近红外光谱建模在物质成分含量分析中的精确度。
技术关键词
近红外光谱建模
协同优化方法
模式
协同构建方法
Softmax函数
粒子
数据
注意力机制
生成对抗网络
近红外光谱特征
生成算法
样本
图像
深度神经网络
代表
模型误差
生成技术
转换方法
速度
系统为您推荐了相关专利信息
电力载波芯片
信号同步方法
符号
采样点
信号同步装置
调制通信系统
信号检测方法
信号检测算法
索引
生成光信号