-
公开(公告)号：CN118211063A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410239518.4
申请日：2024-03-04
Applicant: 沈援海
IPC: G06F18/214 , G01J3/28 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了面向连续型变量回归预测的自编码器光谱数据增强方法，用于解决现有面向连续型变量回归任务时难以获得足够光谱数据的难题，通过生成高质量的合成光谱数据进而扩展训练数据集，基于该扩展训练数据集，显著提高机器学习预测模型的精度；该方法不仅可生成单目标变量标签光谱数据，适用于单目标变量回归，而且可生成多目标变量标签光谱数据，适用于多目标变量回归；该方法广泛适用于近红外光谱、拉曼光谱、激光诱导击穿光谱、荧光光谱和太赫兹等合成光谱数据的生成，可预设标签生成合成光谱数据，生成质量高且高效，完全适用于连续型变量回归预测。
Search Results
1
records
(took 0.012 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
