[发明专利]基于深度迁移学习的小样本煤质特性分析系统及方法在审
| 申请号： | 202210246878.8 | 申请日： | 2022-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN114636687A | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 李忠军;陈斐;王一;侯宗余;程仁海;崔佳诚;周宇;张永;叶青;余马亮;邹子瑜 | 申请（专利权）人： | 国能神皖能源有限责任公司;南京国电环保科技有限公司;南京南环自动化技术有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/71 | 分类号： | G01N21/71;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 张婧 |
| 地址： | 230051 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度迁移学习的小样本煤质特性分析系统及方法，包括将大量已知煤质特性且与待测样品不同来源的煤炭样品作为源模型定标样品，对源模型的定标样品进行检测得到源模型定标样品的特征光谱和特征谱线强度；以煤质特性作为目标特性，建立神经网络源模型；将少量已知煤质特性且与待测样品相同来源的煤炭样品作为目标模型的定标样品，对目标模型的定标样品进行检测得到目标模型定标样品的特征光谱和特征谱线强度；建立神经网络目标模型；将未知煤质特性的待测样品进行检测得到待测样品的特征光谱，将特征光谱代入训练后的神经网络源模型得到待测样品中目标特性的数值。本发明具有泛化性能高且可有效提高小样本情景下分析精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 迁移 学习 样本 煤质 特性 分析 系统 方法 | ||
【主权项】：
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