基于非线性像元分析的变压器油中气体光谱图像分类方法

本发明公开了基于非线性像元分析的变压器油中气体光谱图像分类方法，涉及气体光谱图像分类技术领域，为了解决对光谱图像中气体类型和浓度获取不准确的问题。本发明通过对构建的模型进行训练，可以不断调整模型的参数和结构，使其能够更好地拟合实际数据，提高模型的性能和准确性，从而实现对变压器油中气体类型和浓度的准确分类与识别，充分利用不同模型在处理不同类型数据或特征时的特长，提高模型的适应性和泛化能力，使其能够更好地应对复杂多变的实际情况，利用非线性回归模型对经过特征分析的像元进行建模，能够更好地拟合光谱图像数据中的非线性关系，更准确地描述像元光谱数据的变化规律。