公开(公告)号：CN109612686B

公开(公告)日：2020-01-14

申请号：CN201811490138.9

申请日：2018-12-06

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 卢文龙 ,  张篪 ,  陈成 ,  王健 ,  刘晓军 ,  周莉萍 ,  汪洁

IPC: G01M11/00

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的色散共焦测量装置标定方法，其利用色散共焦测量装置测量压电陶瓷的测量位置并处理得到新的归一化光谱响应信号的光强序列；将所有的新的归一化光谱响应信号的光强序列构成光强集合及对应的测量位置构成测量位置集合并随机划分为训练集和测试集；将所有训练集的光强序列经输入至神经网络，经神经网络的权重系数矩阵运算后得到与光强信号对应的预测位置值；计算所有训练集的光强序列预测位置值与实际测量值的误差E，依据误差E调整权重系数矩阵中的各权重系数，并验证所有测试集的光强序列预测位置值满足预设的条件时，权重系数矩阵的各权重系数即为色散共焦测量装置的标定值，从而提高色散共焦测量装置的标定值的准确性。

公开(公告)号：CN109612686A

公开(公告)日：2019-04-12

申请号：CN201811490138.9

申请日：2018-12-06

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 卢文龙 ,  张篪 ,  陈成 ,  王健 ,  刘晓军 ,  周莉萍 ,  汪洁

IPC: G01M11/00

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的色散共焦测量装置标定方法，其利用色散共焦测量装置测量压电陶瓷的测量位置并处理得到新的归一化光谱响应信号的光强序列；将所有的新的归一化光谱响应信号的光强序列构成光强集合及对应的测量位置构成测量位置集合并随机划分为训练集和测试集；将所有训练集的光强序列经输入至神经网络，经神经网络的权重系数矩阵运算后得到与光强信号对应的预测位置值；计算所有训练集的光强序列预测位置值与实际测量值的误差E，依据误差E调整权重系数矩阵中的各权重系数，并验证所有测试集的光强序列预测位置值满足预设的条件时，权重系数矩阵的各权重系数即为色散共焦测量装置的标定值，从而提高色散共焦测量装置的标定值的准确性。