摘要
本发明涉及贝母识别技术领域,公开了一种基于太赫兹光谱和机器学习算法的贝母地理来源判断方法及系统,该方法包括:分别使用球磨机将贝母粉碎,将每种粉碎后的贝母分别与聚乙烯按1:4质量比混合,将混合粉末压制成片状样品,每种贝母样本制备若干片;使用太赫兹时域光谱系统采集片状样品光谱;将若干组光谱数据按3:1的比例随机划分为训练集和测试集,输入粒子群优化支持向量机模型迭代运行100次;对所述光谱数据进行主成分分析,将高维光谱数据降维,选择前12个主成分作为粒子群优化支持向量机模型的特征输入,输出为贝母的分类标签。本发明具有操作简便、分析速度快和无需复杂专业知识的优势。
技术关键词
粒子群优化支持向量机
机器学习算法
时域光谱系统
判断方法
片状
成分分析
球磨机
粉末
聚乙烯
样本
数据获取模块
判断系统
标签
输出模块
分辨率
频率
光斑
压力
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字符
大语言模型
数据处理方法
计算机程序产品
解码
爆管预警系统
地下综合管廊
数据采集单元
数据分析单元
风险预测模型
健康管理平台
健康管理方法
疾病
患者
健康管理系统
机器学习模型
制程
机器学习算法
分析方法
历史数据特征
气体绝缘金属封闭输电线路
数值仿真模型
重构方法
仿真数据
降阶模型