[发明专利]用于根据电磁光谱信息表征物理样本中成分的方法和设备在审
| 申请号： | 201980049966.5 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN112513616A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | R·M·达科斯塔马丁斯;P·A·达席尔瓦豪尔赫;E·A·佩雷拉席尔瓦;J·M·阿尔梅达苏亚雷斯;A·M·德奥利维拉马丁斯 | 申请（专利权）人： | 伊耐斯克泰克-计算机科学与技术系统工程研究所 |
| 主分类号： | G01N21/27 | 分类号： | G01N21/27;G01N21/71 |
| 代理公司： | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人： | 王丹丹;王云红 |
| 地址： | 葡萄牙*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器学习领域，特别是用于分析高分辨率或超分辨率光谱数据的机器学习，分析所述数据通常包括分析高度复杂的样本/物质的混合物和/或具有低分辨率的数据，例如激光诱导击穿光谱技术(LIBS)。本发明的一个目的是一种用于根据样本的电磁光谱信息表征这种样本中的一种或多种成分的计算自学习方法，所述方法通过以下方式改变与现有技术方法相关联的范例：仅使用亚光光谱信息，即获得所述光谱信息的分辨率，并由此能够从这种光谱信息提取光谱线—从而确定光谱线位置，因此避免与基于像素的方法相关联的所有不确定性。本发明的又一目的是一种被配置来实现这种方法的计算设备。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 根据 电磁 光谱 信息 表征 物理 样本 成分 方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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