[发明专利]一种基于机器学习的光谱测量质量判定方法在审
| 申请号： | 202211292083.7 | 申请日： | 2022-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN115728247A | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | 郭春付;吴华希;石雅婷;李伟奇 | 申请（专利权）人： | 武汉颐光科技有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/25 | 分类号： | G01N21/25;G01N21/01;G06F18/23;G06F18/2135;G06F18/214;G06F18/24;G06F18/22 |
| 代理公司： | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 万畅 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖新技*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的光谱测量质量判定方法，包括：对光谱的特征数据进行降维处理得到降维后光谱特征数据；生成包含多个降维后光谱特征数据的训练集，对训练集中的各个数据点进行聚类模型训练，得到聚类模型及其包含的各个聚类的中心点；对待测光谱的特征数据进行降维处理，基于聚类模型对待测光谱进行分类得到分类结果；基于待测光谱的分类结果对待测光谱的质量进行判定；将传统机器学习模型应用至光学精密测量领域，通过对数据的处理，在不需要光学模型的情况下即可对未知光谱和已知光谱的相似度进行判定，有效排除了光谱结构参数及噪声带来的异常光谱影响，从而可以对光谱测量质量进行分析。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 光谱 测量 质量 判定 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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