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公开(公告)号：CN112816458B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202110134029.9
申请日：2021-02-01
Applicant: 湖北工程学院
IPC: G01N21/71 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F18/2451 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及光谱分析领域，公开了一种基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类方法及系统，所述方法包括：通过激光诱导击穿光谱技术获取待测钢材样品的光谱数据，并基于所述光谱数据生成测试集和训练集，对所述训练集通过深度玻尔兹曼机进行降维处理，获得降维训练集，将所述降维训练集输入至预设分类模型进行训练，以获得目标分类模型，将所述测试集输入至所述目标分类模型中进行分类，以识别所述待测钢材样品的钢材类别。通过对获得的训练集采用深度玻尔兹曼机进行降维处理来获得降维训练集以提高获得的降维训练集的准确度，减少了训练时间，也减少了基于降维训练集建立分类模型的建模时间，进一步地，也提高了识别待测钢材样品的钢材类别的准确度。
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公开(公告)号：CN112782151B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202110198116.0
申请日：2021-02-22
Applicant: 湖北工程学院(CN)
IPC: G01N21/71
Abstract: 本发明公开了一种提高激光诱导击穿光谱分类准确性的数据处理方法，对样品进行采集获得光谱数据；列出元素的特征谱线；获得各个元素的特征谱线的相对强度之比；生成每个样品对应的多个谱线组合，生成训练集和测试集；对SVM分类模型进行训练，记录训练集中各个的谱线组合对应的SVM识别精度；选取其中SVM识别精度最高所对应的谱线组合。本发明适应性更广，可以推广到不同类别的样品上；最大程度避免了人工选择特征谱线的光谱强度做分类模型的变量时，输入的有用信息不足或是输入了多余的干扰信息导致的模型精度较低，建模时间较长等问题。
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公开(公告)号：CN112816458A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110134029.9
申请日：2021-02-01
Applicant: 湖北工程学院
Abstract: 本发明涉及光谱分析领域，公开了一种基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类方法及系统，所述方法包括：通过激光诱导击穿光谱技术获取待测钢材样品的光谱数据，并基于所述光谱数据生成测试集和训练集，对所述训练集通过深度玻尔兹曼机进行降维处理，获得降维训练集，将所述降维训练集输入至预设分类模型进行训练，以获得目标分类模型，将所述测试集输入至所述目标分类模型中进行分类，以识别所述待测钢材样品的钢材类别。通过对获得的训练集采用深度玻尔兹曼机进行降维处理来获得降维训练集以提高获得的降维训练集的准确度，减少了训练时间，也减少了基于降维训练集建立分类模型的建模时间，进一步地，也提高了识别待测钢材样品的钢材类别的准确度。
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公开(公告)号：CN112782151A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110198116.0
申请日：2021-02-22
Applicant: 湖北工程学院
Abstract: 本发明公开了一种提高激光诱导击穿光谱分类准确性的数据处理方法，对样品进行采集获得光谱数据；列出元素的特征谱线；获得各个元素的特征谱线的相对强度之比；生成每个样品对应的多个谱线组合，生成训练集和测试集；对SVM分类模型进行训练，记录训练集中各个的谱线组合对应的SVM识别精度；选取其中SVM识别精度最高所对应的谱线组合。本发明适应性更广，可以推广到不同类别的样品上；最大程度避免了人工选择特征谱线的光谱强度做分类模型的变量时，输入的有用信息不足或是输入了多余的干扰信息导致的模型精度较低，建模时间较长等问题。
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