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基于红外光谱分析物质成分含量的方法
成果名称: | 基于红外光谱分析物质成分含量的方法 | 关键字: | pls , 光谱 , 预测 , 模型 , pds , 算法 , 目标 , 成分 , 红外 , ct | 应用行业: | 通用设备制造业 |
高新技术领域: | 先进制造技术 | 所在地: | 河北省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201710009518.5 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 东北大学秦皇岛分校 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 3.00 | 所属十强产业: |
本发明涉及一种基于红外光谱分析物质成分含量的方法,包括根据源域红外光谱数据和与所述源域红外光谱数据对应的源域物质成分含量建立第一回归模型,求取所述第一回归模型中的参数;获取目标域红外光谱数据,建立目标域红外光谱数据与源域红外光谱数据之间的转移模型,求取所述转移模型中的参数;根据所述目标域红外光谱数据、所述转移模型,利用所述第一回归模型获取与所述目标域红外光谱数据对应的目标域物质成分含量。本发明的分析方法结合迁移学习中的特征迁移方法和偏最小二乘算法,实现目标域到源域光谱特征空间的变换,不但可以去除冗余信息,提高转移的准确性,而且可以在很大程度上降低了转移过程的计算量。
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