基于大数据分析的水汽红外光谱湿度修正方法

本发明提供基于大数据分析的水汽红外光谱湿度修正方法，涉及近红外光谱湿度测量技术领域，本发明通过引入多孔材料三维孔隙率分布与表面湿度梯度的同步采集，结合分布式特征工程与降维处理，构建联合输出“光谱湿度修正系数”与“微裂纹分类结果”的大数据回归与分类模型，实现了微观孔隙结构参数获取、表面湿度梯度采集、大数据特征提取、分布式回归建模、修正公式构建及微裂纹检测六大技术要素的有机融合，显著提升了修正后光谱特征的鲁棒性与裂纹检测的准确性，满足高湿度环境下多孔陶瓷在线缺陷诊断的技术需求。