一种用于微型光谱仪的谱图重构方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种用于微型光谱仪的谱图重构方法，首先构建用于微型光谱仪的谱图重构网络模型：然后训练谱图重构网络，最后通过训练好的谱图重构网络完成谱图重构。本发明在不提升硬件系统的条件下，将图片超分辨思想引入进来，采用深度学习的方法，克服传统重构算法弊端，显著提升重构效果，实现波长范围为2500‑5000nm的谱图重构。本发明引入残差网络来提高训练速度，采用线性插值方法实现可靠的数据上采样，整体提升了此网络模型的重构能力和鲁棒性。
基本信息
专利标题 ：
一种用于微型光谱仪的谱图重构方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330663A
申请号 ：
CN202111650217.3
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘婧朱贺潘勉吕帅帅
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
朱月芬
优先权 ：
CN202111650217.3
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G01N21/35
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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