公开(公告)号：CN113295722A

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202110560789.6

申请日：2021-05-21

Applicant: 厦门大学

Inventor： 方正 ,  陈淮南 ,  高逸飞

IPC: G01N23/046 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习算法的X射线光谱数据矫正方法及其装置，包含以下步骤：S1，采集X射线穿过样本的光谱数据，计算得到X射线的实测光谱数据；S2，通过数学软件模拟X射线穿过所述样本的光谱数据，计算得到X射线的仿真光谱数据；S3，建立深度神经网络模型，通过所述实测光谱数据和仿真光谱数据对所述深度神经网络模型进行训练，得到合适的参数值，生成光谱矫正网络；S4，将所述实测光谱数据通过所述光谱矫正网络矫正得到矫正光谱数据。

公开(公告)号：CN113295722B

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202110560789.6

申请日：2021-05-21

Applicant: 厦门大学

Inventor： 方正 ,  陈淮南 ,  高逸飞

IPC: G01N23/046 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习算法的X射线光谱数据矫正方法及其装置，包含以下步骤：S1，采集X射线穿过样本的光谱数据，计算得到X射线的实测光谱数据；S2，通过数学软件模拟X射线穿过所述样本的光谱数据，计算得到X射线的仿真光谱数据；S3，建立深度神经网络模型，通过所述实测光谱数据和仿真光谱数据对所述深度神经网络模型进行训练，得到合适的参数值，生成光谱矫正网络；S4，将所述实测光谱数据通过所述光谱矫正网络矫正得到矫正光谱数据。