公开(公告)号：CN119415934B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202510028071.0

申请日：2025-01-08

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 高梦晴 ,  金秀 ,  张筱丹 ,  吴雨婷 ,  陈曦 ,  邓友慧 ,  杨维志 ,  魏庆军

IPC: G06F18/213 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F18/10 ,  G06F18/22 ,  G01N21/359

Abstract: 本发明适用于近红外光谱建模分析领域，提供了一种近红外光谱建模的特征模式生成与协同优化方法，包括：获取样本近红外光谱数据并进行预处理操作，利用转换方法将一维近红外光谱数据转换为二维结构数据；在已有的二维结构数据的基础上，利用生成技术生成更多的二维结构数据；针对不同的特征模式，利用不同的神经网络进行深度特征的提取，并利用交叉自适应注意力机制与特征协同构建方法构建最佳最小特征模式集；根据最佳最小特征模式集搭建模型，使用协同优化损失函数对模型进行优化，最终实现对近红外光谱数据的高效建模和准确分析。本发明显著提高了近红外光谱建模在物质成分含量分析中的精确度。

公开(公告)号：CN119415934A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202510028071.0

申请日：2025-01-08

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 高梦晴 ,  金秀 ,  张筱丹 ,  吴雨婷 ,  陈曦 ,  邓友慧 ,  杨维志 ,  魏庆军

IPC: G06F18/213 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F18/10 ,  G06F18/22 ,  G01N21/359

Abstract: 本发明适用于近红外光谱建模分析领域，提供了一种近红外光谱建模的特征模式生成与协同优化方法，包括：获取样本近红外光谱数据并进行预处理操作，利用转换方法将一维近红外光谱数据转换为二维结构数据；在已有的二维结构数据的基础上，利用生成技术生成更多的二维结构数据；针对不同的特征模式，利用不同的神经网络进行深度特征的提取，并利用交叉自适应注意力机制与特征协同构建方法构建最佳最小特征模式集；根据最佳最小特征模式集搭建模型，使用协同优化损失函数对模型进行优化，最终实现对近红外光谱数据的高效建模和准确分析。本发明显著提高了近红外光谱建模在物质成分含量分析中的精确度。