[发明专利]一种用于机器学习的双模态特征集构建方法在审
| 申请号： | 202210485998.3 | 申请日： | 2022-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN114820857A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 刘慧强;王寒秋;郭珊珊;吕志伟;孔欣;魏功祥;秦华 | 申请（专利权）人： | 山东理工大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T5/00;G06T5/20;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06N20/00;G01N23/046;G01N21/3563 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 255086 山东省淄*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及复杂有机样品的显微CT成像、红外光谱检测和数据挖掘技术，具体公开了一种用于机器学习的双模态特征集的构建方法，该特征集包括CT重建图像和红外扫描图像的多维特征，有效将复杂有机样品的微观三维结构信息和有机组分含量与分布的谱学信息结合起来，用于提高机器学习的分类准确率和样品诊断水平。本发明的方法相比基于单一模态特征集的机器学习方法，提高了测试样品的分类准确率，有效减少了由于结构或有机组分过于相似所造成的混淆，尤其适用于复杂有机样品体系的分类与诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 机器 学习 双模 征集 构建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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