[发明专利]基于多阶段卷积神经网络的纺织品无损环保定性方法有效
| 申请号： | 202110997073.2 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113820291B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 池明旻 | 申请（专利权）人： | 中山小池科技有限公司;中山复旦联合创新中心 |
| 主分类号： | G01N21/3563 | 分类号： | G01N21/3563;G01N21/359;G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/2431 |
| 代理公司： | 深圳叁众知识产权代理事务所(普通合伙) 44434 | 代理人： | 宋鹏飞 |
| 地址： | 528437 广东省中山市火炬开发区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出的基于多阶段卷积神经网络的纺织品无损环保定性方法设计了一个基于一维卷积神经网络的多阶段分类模型，实现纺织品纤维成分的定性分析。首先根据近红外光谱数据的特点设计了具有两阶段的深度特征提取模块，获得一维的深度特征向量，并通过该特征进行第一阶段的分类，将纤维成分在特征空间中距离相近的组分进行初步分类。然后将获得的特征分别输入到第二阶段的多个子模型中，其中第二阶段子模型包含多个卷积层和波段选择注意力机制，通过对不同波段特征进行波段重要性计算，增强了模型对相近纺织纤维成分的分类能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 阶段 卷积 神经网络 纺织品 无损 环保 定性 方法 | ||
【主权项】：
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