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公开(公告)号：CN115128057A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210665865.4
申请日：2022-06-14
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的麝香识别方法，包括以下步骤：步骤一，特征峰分析；步骤二，扩充训练样本；步骤三，卷积神经网络分析；其中在上述步骤一中，真假麝香风干后，针对现实情况，主要混合含量为80％、85％、90％、95％和100％风干后的麝香这5种参伪比例较少的样本，每5％为间隔，每种比列40个样本，使用Origin软件对采集到的拉曼光谱信号进行特征峰分析；其中在上述步骤二中，基于左右平移、叠加噪声以及平移与噪声组合的三种数据增强方法来对样本增强，扩充训练样本；进行光谱预处理，采用平滑滤波器去除杂散光与黑体辐射的毛刺，用小波阈值降解高频白噪声，多项式拟合矫正基线；该发明，麝香检测时间短，能准确识别光谱数据，同时鲁棒性好。
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