公开(公告)号：CN113450883A

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202110710863.8

申请日：2021-06-25

Applicant: 中南大学

Inventor： 周灿 ,  禹文韬 ,  阳春华 ,  朱红求 ,  李勇刚 ,  李繁飙 ,  黄科科

IPC: G16C20/90 ,  G16C20/70 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G01N21/31

Abstract: 本发明属于光谱曲线匹配与融合领域，尤其是涉及一种基于多谱线融合的溶液离子浓度检测方法。该方法包括：构建标准吸收光谱曲线库，并在不同位置检测待测样本获得多条待测光谱曲线；计算所述多条待测光谱曲线与标准光谱曲线的MSGA值，对待测光谱曲线进行筛选；将所述筛选后的待测光谱曲线和标准光谱曲线进行波段划分，并按照预设的最优子区间筛选方法进行筛选，获得所述多条待测光谱曲线的最优子区间；将筛选出的最优子区间光谱曲线进行串联融合获得最优待测光谱曲线，并根据所述最优光谱曲线确定待测溶液的离子浓度。该方法消除了溶液中悬浮微颗粒的干扰，为建立稳健的溶液离子浓度的预测模型奠定了数据基础，从而准确测定待测溶液的浓度。

公开(公告)号：CN113450883B

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202110710863.8

申请日：2021-06-25

Applicant: 中南大学

Inventor： 周灿 ,  禹文韬 ,  阳春华 ,  朱红求 ,  李勇刚 ,  李繁飙 ,  黄科科

IPC: G16C20/90 ,  G16C20/70 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G01N21/31

Abstract: 本发明属于光谱曲线匹配与融合领域，尤其是涉及一种基于多谱线融合的溶液离子浓度检测方法。该方法包括：构建标准吸收光谱曲线库，并在不同位置检测待测样本获得多条待测光谱曲线；计算所述多条待测光谱曲线与标准光谱曲线的MSGA值，对待测光谱曲线进行筛选；将所述筛选后的待测光谱曲线和标准光谱曲线进行波段划分，并按照预设的最优子区间筛选方法进行筛选，获得所述多条待测光谱曲线的最优子区间；将筛选出的最优子区间光谱曲线进行串联融合获得最优待测光谱曲线，并根据所述最优光谱曲线确定待测溶液的离子浓度。该方法消除了溶液中悬浮微颗粒的干扰，为建立稳健的溶液离子浓度的预测模型奠定了数据基础，从而准确测定待测溶液的浓度。

公开(公告)号：CN113111958A

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN202110443739.X

申请日：2021-04-23

Applicant: 中南大学

Inventor： 周灿 ,  禹文韬 ,  阳春华 ,  朱红求 ,  李勇刚 ,  李繁飙 ,  黄科科 ,  马英奕

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01N21/359 ,  G01N21/31

Abstract: 本发明属于光谱检测与光谱仪模型传递领域，提供了一种基于CNN‑SVR模型和迁移学习的光谱模型传递方法。该方法包括：获取光谱数据并进行预处理，将处理后的数据分为训练集和测试集，构建主仪器CNN‑SVR模型，将主仪器训练集输入模型进行训练并优化获得最优的主仪器CNN‑SVR模型及其超参数；将上述模型迁移至从仪器上并冻结CNN网络超参数值，输入从仪器训练集对SVR参数训练微调，获得基于CNN‑SVR网络的迁移模型，将从仪器测试集输入迁移模型进行模型传递性能预测。本发明能自动提取高维波长变量的本质特征，且适合于小样本光谱预测，利用迁移学习的特点，实现了光谱模型在不同光谱仪器间的传递。