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[发明专利]一种高光谱相机与普通光谱仪之间的模型转移方法-CN201910234123.4在审
发明人：李雪莹;吕美蓉;范萍萍;孙中梁;刘岩;孔祥峰;王从刚 -专利权人：山东省科学院海洋仪器仪表研究所;青岛鲁诚祥环境科技有限公司
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明属于光谱检测技术领域，涉及不同类型光谱仪之间的模型转移方法。一种高光谱相机与普通光谱仪之间的模型转移方法，包括以下步骤：1)采集普通光谱仪下样品的光谱数据和样品浓度值；2)采集高光谱相机下样品的图像数据；3)取普通光谱仪光谱数据和高光谱相机平均光谱数据共有波长部分的光谱数据；4)建立普通光谱仪校正模型；5)划分两光谱仪的标准集和未知集；6)采用重复样品法结合分段直接矫正结合斜率/截距修正法对普通光谱仪和高光谱相机进行模型转移，将高光谱相机未知集转移后结果代入原普通光谱仪校正模型中，得到高光谱相机转移后的预测结果。本发明的方法，解决了普通光谱仪和高光谱相机之间的模型转移问题，对高光谱相机采集的大量图像信息数据可进行快速的预测，大大减少工作量，以及高光谱相机广泛应用于定量分析、速测技术提供了有力的基础。
高光谱相机光谱仪模型转移光谱数据校正模型采集光谱检测技术图像信息数据定量分析平均光谱数据共有图像数据预测结果波长截距分段矫正工作量修正预测重复应用

[发明专利]光谱下转移彩色电池组件-CN200910213499.3有效
发明人：沈辉;李达;刘振阳;黄强 -专利权人：中山大学;常州天合光能有限公司
申请日： 2009-10-29 - 公布日： 2010-05-12 - 主分类号： H01L31/055 文献下载
摘要：本发明涉及太阳能光电转换技术领域，尤其涉及一种对光谱具有下转移功能的彩色电池组件，包括太能电池阵列，在所述的太阳电池阵列的电池片的受光面前方区域设置光谱下转移光学介质层，光谱下转移光学介质层将电池光谱响应差的短波段吸收并转移到电池光谱响应理想的长波段，转移后通过电池片进行光电转换，光谱下转移光学介质层包括介质和用于光谱下转移的半导体量子点，半导体量子点均匀分散在介质中，半导体量子点是指II-VI族化合物的纳米颗粒，具有同质或者异质多层的结构，在光谱下转移光学介质层的受光和背光面设置普通介质层，增强组件对太阳光谱的短波部分的响应，并有效减轻电池热效应。
光谱转移彩色电池组件

[发明专利]一种近红外光谱模型转移中诡峰的解决方法-CN201811189178.X有效
发明人：陈夕松;焦一平;苏曼;蒋立沫;段佳;胡云云 -专利权人：南京富岛信息工程有限公司
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种近红外光谱模型转移中诡峰的解决方法，该方法首先对源光谱仪每个波数点的吸光度数据，在目标光谱仪相应波数点附近取窗；然后对目标光谱仪窗中光谱数据进行主成分分析，获得其主成分分量，并建立其到源光谱仪吸光度数据的线性模型；再次，对源光谱仪各个波数点数据均使用含系数范数惩罚的线性回归求解方法，建立全谱段的光谱转移模型；最后通过调整惩罚参数，可以控制对转移光谱的诡峰削除程度。本发明使用含系数范数惩罚的线性回归方法建立光谱转移模型，相较于传统的基于偏最小二乘方法的转移模型其光谱更为平滑、鲁棒性更好。
一种红外光谱模型转移中诡峰解决方法

[发明专利]基于径向基神经网络的光谱分析模型转移技术-CN201610396494.9在审
发明人：王豪;林振兴;邬蓓蕾;徐善浩;袁丽凤;罗川 -专利权人：宁波检验检疫科学技术研究院
申请日： 2016-06-07 - 公布日： 2016-11-02 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于径向基神经网络的光谱分析模型转移技术，主要涉及了径向基神经网络在光谱分析模型转移技术上的应用，这种引入径向基神经网络来实现光谱转移的技术能够消除量测光谱间的非线性差异和光谱分段直接校正中出现的奇异锐峰，简化光谱模型转移的参数选择，整个操作过程精确、可靠。
基于径向神经网络光谱分析模型转移技术

[发明专利]一种验证光谱数据模型转移算法可行性的方法-CN202010282589.4在审
发明人：刘浩;闫晓剑;徐华 -专利权人：四川虹微技术有限公司
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种验证光谱数据模型转移算法可行性的方法，包括：将待测样品分为校正集和预测集；主机检测得到主机校正集光谱数据和主机预测集光谱数据，从机检测得到从机测集光谱数据；使用主机校正集光谱数据进行PLS算法建模，并使用该模型对主机预测集光谱数据进行预测，获得含量预测值M；采用模型转移算法，对从机预测集光谱数据进行处理，得到从机全新预测集光谱数据并使用模型进行预测，获得含量预测值N；计算预测值M与预测值N的差值，如果差值绝对值小于阈值，则模型转移算法为可行。本发明能够快速验证模型转移算法的可行性，针对不同样品，不同近红外光谱仪选择出最佳模型转移算法。
一种验证光谱数据模型转移算法可行性方法

[发明专利]一种近红外光谱的S-G平滑插值、模型转移方法及装置-CN202211041256.8在审
发明人：王迪;冯伟华;赵乐;刘惠民;王锐;郭军伟;宗国浩;刘绍锋;王永胜 -专利权人：中国烟草总公司郑州烟草研究院
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明涉及一种近红外光谱的S‑G平滑插值、模型转移方法及装置，属于数据处理技术领域。插值方法为：获取主机及子机光谱数据；以设定的窗口大小、步长和多项式阶次，对子机光谱数据进行S‑G平滑处理，获得关于光谱点位置与吸光度关系的平滑多项式；每平滑一个步长，寻找与窗口内中心点最邻近的主机光谱点及其在子机光谱上的插值位置，将插值位置带入对应的平滑多项式中，得到对齐的子机光谱数据。模型转移方法为：利用上述插值方法获得与主机光谱数据对齐的子机光谱数据，然后进行模型转移。插值装置和模型转移装置均包括处理器及存储器，处理器分别对应实现上述插值方法和模型转移方法。本发明的插值结果及预测结果误差小，模型转移效率高。
一种红外光谱平滑模型转移方法装置

[发明专利]一种基于聚类分析的光谱模型转移方法-CN201910650670.0有效
发明人：范萍萍;刘杰;任国兴;侯广利;吕美蓉;李雪莹;刘岩 -专利权人：山东省科学院海洋仪器仪表研究所
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类分析的光谱模型转移方法，包括以下步骤：(1)样品分类，采用密度聚类算法，按照样品光谱间的密度距离，对样品进行聚类分析，从而对样品进行分类；(2)光谱建模，根据聚类分析结果，针对同类样品分别建立光谱模型；(3)自动模型转移，对于待测样品，采集其光谱，根据步骤(1)的方法对其进行聚类分析，判定其所属类别，从而确定所属的光谱模型；按照样品所属的光谱模型，进行样品速测，自动完成模型转移。本发明所公开的方法可以快速高效完成光谱模型转移，能够用于仪器自动校准，真正实现样品速测，并保证测量准确性。
一种基于聚类分析光谱模型转移方法

[发明专利]基于光谱数据的模型转移方法-CN201811271230.6有效
发明人：聂磊;苏美;臧恒昌;周军;纪立顺;田进国;姜文文;刘肖雁;孙越 -专利权人：山东大学
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G01N21/35 文献下载
摘要：本申请实施例公开了基于光谱数据的模型转移方法，样本的指标测定及光谱采集；光谱的预处理；将所述若干个标定样本划分为校正样本和预测样本；由主仪器向目标仪器进行模型转移，即正向转移；或者，由目标仪器向主仪器进行模型转移，即反向转移；本发明传统方法相比，具有如下优点：通过样本集光谱数据与光谱数据结构的关联，可以抑制噪音及无关信息的干扰；能够实现主仪器和目标仪器模型的双向传递，而且对于主仪器和目标仪器的仪器类型是否一致无限制，采集的光谱数据点数是否一致无限制，这对于相同光谱方法不同类型光谱仪的模型共享及提高模型的适用性具有重要意义。
基于光谱数据模型转移方法

[发明专利]一种假定标样的在线近红外光谱模型的转移方法-CN202110475952.9在审
发明人：王学重;曹建国;田淑华;阿基诺拉佛罗拉 -专利权人：晶格码（青岛）智能科技有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种假定标样的在线近红外光谱模型的转移方法，对于在线连续生产的工况，近红外模型建立是一项耗时耗资的任务，为减少建模工作量，提出一种假定标样的模型转移方法：首先建立主光谱仪器(已有模型仪器)模型，对从光谱仪器(待转移模型仪器)采集少数组样品近红外光谱，根据理化指标相等或相近在主仪器近红外光谱集中找到对应的光谱，作为假定标样，通过主成分分析降维和直接标准化算法，求得转移矩阵，使得从光谱仪的光谱转化成与主光谱仪相似的光谱，实现在从光谱仪现场不建立模型的情况下，主光谱仪所建立的模型可在线应用于从光谱仪，解决了在实际工业生产中，难以同时在主从仪器上获得同一个样本(标准标样)光谱的问题。
一种假定标样在线红外光谱模型转移方法

[发明专利]基于红外光谱分析物质成分含量的方法-CN201710009518.5有效
发明人：赵煜辉;单鹏;张洋洋 -专利权人：东北大学秦皇岛分校
申请日： 2017-01-06 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G01N21/3563 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于红外光谱分析物质成分含量的方法，包括根据源域红外光谱数据和与所述源域红外光谱数据对应的源域物质成分含量建立第一回归模型，求取所述第一回归模型中的参数；获取目标域红外光谱数据，建立目标域红外光谱数据与源域红外光谱数据之间的转移模型，求取所述转移模型中的参数；根据所述目标域红外光谱数据、所述转移模型，利用所述第一回归模型获取与所述目标域红外光谱数据对应的目标域物质成分含量。本发明的分析方法结合迁移学习中的特征迁移方法和偏最小二乘算法，实现目标域到源域光谱特征空间的变换，不但可以去除冗余信息，提高转移的准确性，而且可以在很大程度上降低了转移过程的计算量。
基于红外光谱分析物质成分含量方法

[发明专利]光谱芯片的制备方法和光谱芯片-CN202110135606.6有效
发明人：覃秋军;王宇;黄志雷 -专利权人：北京与光科技有限公司
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： H01L27/146 文献下载
摘要：公开了一种光谱芯片的制备方法和光谱芯片。所述制备方法包括：提供一转移件和一光谱芯片半成品，其中，所述转移件包括硅晶体层和形成于所述硅晶体层上的硅化物层，所述硅晶体层具有规则的晶向结构；在所述光谱芯片半成品的表面形成一可透光介质层；以所述转移件的所述硅化物层键合于所述光谱芯片半成品的所述可透光介质层的方式，将所述转移件耦接于所述光谱芯片半成品，以形成具有光调制结构的所述光谱芯片。这样，以如上所述的特定制备方法制得的所述光谱芯片的表面可以形成具有规则晶向结构的光学层结构，所述光学层结构具有对成像光线进行调制的作用。
光谱芯片制备方法

[发明专利]光谱芯片的制备方法和光谱芯片-CN202110815321.7在审
发明人：覃秋军;王宇;黄志雷 -专利权人：北京与光科技有限公司
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： H01L27/146 文献下载
摘要：公开了一种光谱芯片的制备方法和光谱芯片，其中，所述制备方法包括：提供一转移件和一光谱芯片半成品，其中，所述转移件包括具有规则的晶向结构的硅晶体层；在所述光谱芯片半成品的表面形成一可透光介质层；以所述转移件的所述硅晶体层键合于所述光谱芯片半成品的所述可透光介质层的方式，将所述转移件耦接于所述光谱芯片半成品；以及，保留所述转移件的所述硅晶体层的至少一部分，以形成光学器件，其中，被保留的所述硅晶体层具有光调制结构。这样，以如上所述的特定制备方法制得的所述光谱芯片的表面可以形成具有规则晶向结构的光学层结构，所述光学层结构具有对成像光线进行调制的作用。
光谱芯片制备方法

[发明专利]用于调制转移光谱锁频的最优化谱线自动调节装置及方法-CN202111433240.7有效
发明人：陈玮婷;孔德龙;刘为任;裴闯;路想想;裴栋梁 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七0七研究所
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H01S3/1109 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于调制转移光谱锁频的最优化谱线自动调节装置及方法，包括：上位机软件、主控单元、调制解调制模块和数据采集模块；所述上位机软件用于进行参数设置及最优化谱线自动调节过程控制和数据处理运算；所述主控单元用于对调制信号和解调制信号进行中继控制和对光谱信号采集过程进行触发控制；所述调制解调制模块用于对调制转移激光光路的信号进行调制，并对调制转移激光光路输出的探测光拍频信号进行解调制；所述数据采集模块用于对调制转移光谱信号进行采集；所述数据采集模块用于将调制转移光谱信号传输到上位机软件本发明能实现基于解调制参考信号相位扫描及光谱信号处理与特征提取的锁频光谱信号的自动调节和最优化谱线输出。
用于调制转移光谱优化自动调节装置方法

[发明专利]一种近红外光谱模型转移策略优选方法及装置-CN201810401939.7有效
发明人：苏志义;华建青;朱湘飞;黄培钊;欧阳贵全 -专利权人：深圳市芭田生态工程股份有限公司
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明提供了一种近红外光谱模型转移策略优选方法，所述近红外光谱模型转移策略优选方法包括剔除标准样品在源机和目标机上检测的光谱数据中的异常样本值，建立预选模型策略，采用投票机制对所述预选模型策略进行投票，本发明还提供一种近红外光谱模型转移策略优选装置。本发明提供了一种近红外光谱模型转移策略优选方法，通过引入投票机制获得得票较高的策略，以减轻计算负担，简化了建模步骤。
一种红外光谱模型转移策略优选方法装置

[发明专利]基于高光谱数据的模型转移方法-CN201710053614.X在审
发明人：范静涛;庄超玮;张晶;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-01-24 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于高光谱数据的模型转移方法，包括以下步骤用主仪器、从仪器对样品进行光谱采集，对所有光谱数据进行预处理后，根据主仪器采集的光谱数据建立样品的分类预测模型；选取N组对应光谱数据作为转换数据集，建立光谱转移关系；根据光谱转移关系对从仪器采集的光谱数据进行校正；从校正后的从仪器的光谱数据中随机选择M个光谱数据作为训练样本，其余数据作为测试样本；根据前向选择算法，从n维光谱数据中挑选正确率最高的本发明可实现对不同仪器采集的光谱数据高准确率的分类预测，同时减少数据分类算法的处理时间。
基于光谱数据模型转移方法

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