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公开(公告)号：CN109100315A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810953943.4
申请日：2018-08-21
Applicant: 暨南大学
IPC: G01N21/31
CPC classification number: G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种基于噪信比的波长选择方法，基于噪信比优先组合的波长选择方法：(1)提出噪信比光谱，它对应于全光谱的散射程度；(2)基于噪信比光谱，提出噪信比优先组合的波长选择方法，实现最优的波长选择。本发明具有专业应用范围广、信息提取充分、预测效果好等优点，为专用分析仪器中分光系统的设计提出有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN106092893A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610680211.3
申请日：2016-08-17
Applicant: 暨南大学
CPC classification number: G01N21/01 , G01N21/255
Abstract: 本发明公开了一种光谱判别分析的波长优选方法，所述方法包括：收集需要判别的两类样品，分别称为阴性样品和阳性样品，测试阴性样品和阳性样品的光谱；将阴性样品和阳性样品分别随机划分为定标集和预测集，分别计算定标集的阴性样品和阳性样品的平均光谱，作为预测集的样品类型判断的标准；确定波长筛选的范围，在波长筛选的范围内的每个子波段上，分别计算预测集的样品与定标集的阴性样品、阳性样品的平均光谱的相关系数，根据这两个相关系数的大小判断预测集的样品类型，对应预测集的样品真实类型，计算预测集的样品判别准确率；根据最大预测集的样品判别准确率，筛选最优波长模型。本发明应用范围广、模型简单、计算量少、预测效果好。
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公开(公告)号：CN104215591A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410498422.6
申请日：2014-09-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明公开一种可见-近红外光谱无损判别的方法。本发明提出的基于光谱预处理模型筛选、波长模型筛选、光谱判别分析参数筛选的集成算法，综合了去噪、数据降维、特征提取、分类识别等方面的功能。经过随机抽样检验，取得了高精度的光谱识别效果，显示了可见-近红外漫反射光谱应用于转基因甘蔗育种筛查的可行性。为研发转基因甘蔗叶无损判别技术和相关专用光谱仪器设计提出有效的解决方案。本发明的方法无需试剂、无损、准确；且方便、快捷，节约成本；是一种有潜力的便于应用的检测工具。
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公开(公告)号：CN117975971B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410389361.3
申请日：2024-04-02
Applicant: 暨南大学
IPC: G10L17/18 , G10L17/04 , G10L25/51 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的声纹年龄段估计方法及系统，该方法包括下述步骤：获取原始声纹并进行分帧处理，识别并标记原始声纹的敏感信息，进行脱敏处理并输出具有差分隐私噪声的声纹数据，基于多重编码器进行编码并进行维度叠加及卷积操作，将增强后的特征向量进行维度特征交互，得到维度扩展的特征向量，融合时域和空域信息得到融合特征向量，进行维度变换和非线性映射得到低维特征表示，利用残差链接整合低维特征表示和维度扩展的特征向量，得到用于年龄估计的特征表示，用于年龄估计的特征表示输入Softmax分类器得到声纹年龄段估计结果。本发明更精准地捕捉声音数据中的年龄相关特征，提高隐私条件下年龄段估计的鲁棒性和准确性。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN111474128A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010398620.0
申请日：2020-05-12
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱分离度的分光波长组合方法，包括以下步骤：测量每个需要判别样品的阴性、阳性样品的光谱；计算全体阴性、阳性样品在每个波长的光谱吸光度的最小值、最大值、均值、标准差；提出阴性、阳性光谱种群的分离度谱、相对分离度谱；确定波长模型的搜索范围，按照分离度值从大到小将波长重新排序，并依次构建波长组合；采用样品的光谱数据进行判别分析，计算识别准确率，并根据总识别准确率确定最优模型。本发明提出的四种分离度从不同角度刻画了光谱种群的分离程度。依据光谱分离度优先选择波长进行分析，可以提升光谱种群的同类相似性和异类差异性特征，从而提高仪器分析的判别准确率。它通常优于没有进行波长选择的全搜索范围模型，显著降低了波长模型复杂度。
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公开(公告)号：CN104020124A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410233964.0
申请日：2014-05-29
Applicant: 暨南大学
IPC: G01N21/35 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种基于吸收率择优的分光波长筛选方法，包括：S1、测试样品得到光谱数据和指标测定值；S2、选择用于波长筛选的范围Δ，确定吸收率最大值Amax和最小值Amin；S3、设置吸收率步长ε，将(Amin,Amax)n等分；S4、从Amin对应的起点、Amax对应的终点、以及n-1个等分点中任取两点进行组合，得到一吸收率区间(A*,A*)；S5、确定(A*,A*)所对应的波长组合；S6、按照上述步骤S4、S5，穷举所有的吸收率区间(A*,A*)，对每一个吸收率区间对应的波长组合建立定标预测模型，计算均方根误差或相关系数；S7、找到均方根误差最小值或相关系数最大值所对应的吸收率区间，该吸收率区间对应的波长组合即为分光波长的筛选结果。本发明具有计算量少、预测效果好的优点。
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公开(公告)号：CN103335978A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310274545.7
申请日：2013-07-02
Applicant: 暨南大学
Inventor： 潘涛
Abstract: 本发明公开了一种基于伙伴波长的分光波长筛选方法，包括下述步骤：S1、测试样品，得到光谱数据和样品的指标测定值；S2、在预定的波段中选择适当的波长筛选范围；S3、将波长筛选范围中的其他所有波长Bj与Bi组合；S4、对于所有的双波长组合(Bi,Bj)，分别建立二元线性回归的定标预测模型；S5、任意固定的Bi，对步骤S4中所得的数据RMSEP进行比较，确定出最小RMSEP对应的波长组合(Bi,Bi*)；S6、Bi取完波长筛选范围中所有的波长；S7、将全体伙伴波长代替波长筛选范围的所有波长。本发明可以有效地筛选出分析对象所对应的高信噪比波长组合，具有应用范围广、模型简单、计算量少、预测效果好等优点，为小型专用分析仪器中分光系统的设计提出有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN101788459B
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201010111156.9
申请日：2010-02-08
Applicant: 暨南大学
Inventor： 潘涛
Abstract: 本发明公开了一种准连续方式的分光波长组合方法，包括以下步骤：S1、测试样品光谱数据和参考化学值；选择波段；S2、设置波长组合点数N的取值范围，设置波长组合间隔G的取值范围；S3、N＝Nmin，G＝Gmin；S4、设置波长组合起点B从波段内的第一个波长依次变化到最后一个波长；查找所有B、N和G的参数组合，建立模型；S5、判断G＜Gmax是否成立，若是，则增加G，并返回S4，否则G＝Gmin，并进入S6；S6、判断N＜Nmax是否成立，若是，则增加N，并返回S4，否则进入S7；S7、求出所有数学模型的评价指标，选取最佳的模型，得到对应的波长组合。本发明具有计算量少、遴选自由度大、效果好的优点。
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