[发明专利]一种基于深度学习的矿物质快速识别的方法在审
| 申请号： | 201910080738.6 | 申请日： | 2019-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN109800728A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 尹青山;李锐;段强;安程治 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 阚恭勇 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的矿物质快速识别的方法，属于深度学习技术领域，本发明本发明用深度学习算法对矿物质的矿物质种类进行初步筛选，然后初步确定光谱库中可能的矿物质种类。本发明和现有技术相比，可以提高矿物质识别的效率和准确度，快速精确的识别矿物质的种类。 | ||
| 搜索关键词： | 矿物质 快速识别 初步筛选 学习算法 准确度 光谱库 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的矿物质快速识别的方法，其特征在于，采用深度学习算法对矿物质的矿物质种类进行初步筛选，然后初步确定光谱库中可能的矿物质种类。
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