| 一种基于多元回归结合稀疏自编码器光谱特征降维方法 | |
| 孙兰香; 吕尊记; 张鹏; 于海斌; 曾鹏 | |
| 2021-12-17 | |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明涉及光谱分析领域，具体是一种基于多元回归结合稀疏自编码器光谱特征降维方法。针对数据存在噪声和光谱数据维度过高带来的问题，提出基于稀疏自编码器特征降维神经网络的LIBS的定量分析方法以提高陶瓷原理元素检测精度。具体步骤为：(1)计算训练集中每列特征与标签之间的权重系数；(2)训练集中选取权重系数在前L的特征；(3)测试集保留与训练集剩余特征相同的特征列；(4)用训练集剩余特征建立稀疏自编码器模型，将特征由L维重构为M维；(5)使用自编码器模型对测试集数据进行降维。本发明提供了一种有效降低数据特征维度的方法，提高了分析精度。 |
| 申请日期 | 2021-09-03 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/30150]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 孙兰香,吕尊记,张鹏,等. 一种基于多元回归结合稀疏自编码器光谱特征降维方法. 2021-12-17. |
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