公开(公告)号：CN116380869A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310585844.6

申请日：2023-05-23

Applicant: 中国计量大学 ,  天津大学

Inventor： 梁培 ,  王子龙 ,  孙彪 ,  翟靖磊 ,  杨思危 ,  王乐 ,  舒海波

IPC: G01N21/65 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应稀疏分解的拉曼光谱去噪方法，包括以下步骤：基于真实拉曼光谱构建静态字典；获取待处理拉曼光谱，并遍历静态字典中各物质光谱，进行相似度计算，查询相似度最高且满足预设条件的第一特征峰；当与各物质光谱的相似度均不满足预设条件时，根据所述待处理拉曼光谱构建动态字典，并生成第二特征峰；对待处理拉曼光谱进行稀疏分解，通过查询静态字典或动态字典，在所述待处理拉曼光谱中筛选出匹配的第一特征峰或第二特征峰，对所述待处理拉曼光谱进行校正，得到去噪光谱；本发明采用构建动态与静态结合的字典的对拉曼光谱中的谱峰进行校正实现去噪，提高了去噪效果。

公开(公告)号：CN119007823B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411336424.5

申请日：2024-09-25

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 梁培 ,  王子龙 ,  陈歆 ,  孙彪 ,  陈强

IPC: G16B40/00 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络结构搜索的食源性病菌分类方法，包括：采集多种食源性病菌各自对应的多种子类病菌的表面增强拉曼光谱数据，进行预处理；根据混合网络自动化设计U‑Net神经网络模型架构；对U‑Net神经网络模型进行训练，使用分块可微分神经架构搜索策略，调整U‑Net神经网络模型各个模块的权重；经过预训练优化的权重分布，对超网络进行采样，确定U‑Net神经网络模型每一层的最优模块组合；使用采样得到的架构信息，构建新的U‑Net结构，训练并生成分类器，实现对未知食源性病菌样本进行分类。该方法通过混合网络自动化设计U‑Net模型架构，能够自适应地优化网络的结构和参数，使得模型在不同子类病菌分类时表现更优，显著提高了分类的准确性。

公开(公告)号：CN114185128A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202111520955.6

申请日：2021-12-13

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 沈常宇 ,  张岳铭 ,  孙彪

IPC: G02B6/02

Abstract: 本发明公开了一种啁啾光纤光栅的调谐封装装置，由啁啾光纤光栅，调谐仓，折射率传感器，调谐液，预调谐液，去离子水，小型搅拌器，流量计，储液仓1，储液仓2，防水胶，放置孔组成。通过改变不同调谐仓中预调谐液与去离子水的浓度比例，即可调节啁啾光纤光栅不同位置的有效折射率，以此来达到对啁啾光纤光栅的色散进行调谐的目的。可以实现精确管理啁啾光纤光栅不同位置的环境折射率，调谐稳定，不会受到任何外界因素干扰，环境折射率改变方便，从而达到对色散的超精准调谐。

公开(公告)号：CN119939226A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510429388.5

申请日：2025-04-08

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 陈歆 ,  梁培 ,  黄杰 ,  舒海波 ,  孙彪 ,  王子龙

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的拉曼光谱异常数据检测方法及系统，属于拉曼光谱异常检测技术领域。其方法包括根据检测到的光谱峰值位置得到对应的峰值注意力指导系数；基于原始光谱数据的局部增强特征和全局特征得到多尺度注意力系数；将峰值注意力指导系数和多尺度注意力系数进行组合，并在此基础上得注意力拉曼光谱特征数据；利用降维网络对注意力拉曼光谱特征数据进行多层逐步降维，并利用升维网络进行重构；利用降维后的拉曼光谱特征数据以及重构拉曼光谱数据，得到拉曼光谱异常数据检测结果。本发明通过峰值感知注意力机制，能够同时分析拉曼光谱的整体特征和小尺度特征峰，对于拉曼光谱特征的提取和重构有较强针对性和提升。

公开(公告)号：CN117109646A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311384552.2

申请日：2023-10-25

Applicant: 杭州奕力科技有限公司 ,  中国计量大学

Inventor： 沈常宇 ,  王志浩 ,  曹云杰 ,  周俊 ,  刘辰 ,  孙彪

IPC: G01D5/353 ,  G01D3/032 ,  G01K11/3206 ,  G01L1/24

Abstract: 本发明提供一种线性啁啾光纤光栅的传感解调方法，对参考电信号以及测试电信号进行分组，根据对采样点偏移的不同取值，使得每组参考电信号与测试电信号之间呈现数学上的互相关性，每个互相关系数均对应一组参考电信号与测试电信号，判断出最大的互相关系数，去除掉该互相关系数对应的两组参考电信号以及测试电信号，再根据对采样点偏移的不同取值，使得新的每组参考电信号与测试电信号之间呈现数学上的互相关性，不断迭代循环，最终使得每组参考电信号与测试电信号均对应一偏移量，最终根据采样点偏移矩阵与啁啾光纤光栅的温度以及应力的关系，求解线性啁啾光纤光栅不同位置的传感参数。

公开(公告)号：CN119007823A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411336424.5

申请日：2024-09-25

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 梁培 ,  王子龙 ,  陈歆 ,  孙彪 ,  陈强

IPC: G16B40/00 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络结构搜索的食源性病菌分类方法，包括：采集多种食源性病菌各自对应的多种子类病菌的表面增强拉曼光谱数据，进行预处理；根据混合网络自动化设计U‑Net神经网络模型架构；对U‑Net神经网络模型进行训练，使用分块可微分神经架构搜索策略，调整U‑Net神经网络模型各个模块的权重；经过预训练优化的权重分布，对超网络进行采样，确定U‑Net神经网络模型每一层的最优模块组合；使用采样得到的架构信息，构建新的U‑Net结构，训练并生成分类器，实现对未知食源性病菌样本进行分类。该方法通过混合网络自动化设计U‑Net模型架构，能够自适应地优化网络的结构和参数，使得模型在不同子类病菌分类时表现更优，显著提高了分类的准确性。

公开(公告)号：CN117109646B

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311384552.2

申请日：2023-10-25

Applicant: 杭州奕力科技有限公司 ,  中国计量大学

Inventor： 沈常宇 ,  王志浩 ,  曹云杰 ,  周俊 ,  刘辰 ,  孙彪

IPC: G01D5/353 ,  G01D3/032 ,  G01K11/3206 ,  G01L1/24

Abstract: 本发明提供一种线性啁啾光纤光栅的传感解调方法，对参考电信号以及测试电信号进行分组，根据对采样点偏移的不同取值，使得每组参考电信号与测试电信号之间呈现数学上的互相关性，每个互相关系数均对应一组参考电信号与测试电信号，判断出最大的互相关系数，去除掉该互相关系数对应的两组参考电信号以及测试电信号，再根据对采样点偏移的不同取值，使得新的每组参考电信号与测试电信号之间呈现数学上的互相关性，不断迭代循环，最终使得每组参考电信号与测试电信号均对应一偏移量，最终根据采样点偏移矩阵与啁啾光纤光栅的温度以