摘要
本发明涉及近红外设备的光谱检测技术领域,具体地涉及一种近红外光谱背景漂移的扣除方法、系统及存储介质,包括:获取近红外设备白背景板的光谱数据;对所述光谱数据进行预处理,作为训练数据;构建光谱识别模型;采用所述训练数据对所述光谱识别模型进行训练;基于训练后的光谱识别模型,获取不同日期数的背景光谱的模型预测值;根据所述模型预测值,采用算法生成所述不同日期数的背景光谱的波长重要性曲线;根据所述波长重要性曲线,选择需扣除的波长点并进行扣除。本发明实施方式通过结合注意力机制的1D‑ResNet18网络,能够有效捕捉复杂的背景漂移模式,精准定位并扣除导致漂移的关键敏感波长点,分类准确率得到显著提升。
技术关键词
扣除方法
残差学习
模型预测值
波长
注意力
残差模块
重构光谱
积层
批量
日期
曲线
光谱检测技术
数据
生成热力图
误差
训练集
输出端
分类准确率
可读存储介质
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光谱三维数据立方体
调制器
光谱成像系统
二氧化硅衬底
短波红外
图像分类方法
交叉注意力机制
多头注意力机制
生成特征向量
幅值
注意力机制
模态特征
模态传感器
协同控制系统
协同控制策略
编码特征
文本情感识别方法
语音特征
跨模态
多层次