一种太平猴魁茶近红外光谱FS-SC半监督特征选择方法

    公开(公告)号:CN117115460A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202310921911.7

    申请日:2023-07-24

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明属于近红外光谱技术领域,涉及一种太平猴魁茶近红外光谱FS‑SC半监督特征选择方法。解决现有技术依靠少量有标签近红外光谱样本无法充分挖掘特征关键变量,而导致的校正模型预测能力性能差的问题;本发明的方法通过对有标签样本进行有监督Fisher Score得分计算,对无标签样本进行无监督Silhouette Coefficient得分计算,在有监督Fisher Score得分和无监督Silhouette Coefficient得分之间加一个权重因子,得到最后的半监督得分,将半监督得分进行排序,得分最高的便是所要选择得特征变量,用特征变量训练偏最小二乘法预测判别模型,简化了模型复杂度的同时提高泛化能力,能够改善模型精度,提高模型的鲁棒性能。

    一种黄山毛峰茶近红外光谱的扩张残差网络预测方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119669725A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411736587.2

    申请日:2024-11-29

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明属于近红外光谱技术领域,公开了一种黄山毛峰茶近红外光谱的扩张残差网络预测方法、电子设备及存储介质,方法包括:采集黄山毛峰茶样本的近红外光谱光强数据,基于近红外光谱光强数据构建黄山毛峰茶的原始近红外光谱数据集;基于黄山毛峰茶样本测定糖分含量并生成标签数据,将标签数据添加到原始近红外光谱数据集中,得到带标签的原始近红外光谱数据集;使用标准正态变换方法对带标签的原始近红外光谱数据集进行预处理,得到预处理数据;构建扩张残差网络模型,使用预处理数据对扩张残差网络模型进行训练和优化;将待检测的黄山毛峰茶数据输入训练好的扩张残差网络模型得到糖分含量,基于糖分含量结果判断待检测的黄山毛峰茶的品质。

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