買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)申請的專利一種基于光譜物理標(biāo)定實(shí)現(xiàn)光譜重構(gòu)的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120180098B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510637575.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)一種基于光譜物理標(biāo)定實(shí)現(xiàn)光譜重構(gòu)的方法是由楊長;董安瀾;任武洋;沈凱;任翱博;李創(chuàng);巫江設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于光譜物理標(biāo)定實(shí)現(xiàn)光譜重構(gòu)的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于光譜物理標(biāo)定實(shí)現(xiàn)光譜重構(gòu)的方法，屬于紅外光譜技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括以下步驟：S1.數(shù)據(jù)采集，S2.光譜?電學(xué)聯(lián)合數(shù)據(jù)預(yù)處理，S3.光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，S4.模型訓(xùn)練，S5.多目標(biāo)優(yōu)化，S6.模型測試。本發(fā)明在構(gòu)建的光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過結(jié)合光譜物理標(biāo)定誤差和多目標(biāo)優(yōu)化算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，提高了光譜的重構(gòu)精度和效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于光譜物理標(biāo)定實(shí)現(xiàn)光譜重構(gòu)的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于光譜物理標(biāo)定實(shí)現(xiàn)光譜重構(gòu)的方法，其特征在于，包括如下步驟： S1.數(shù)據(jù)采集： 采集并記錄不同波長下的光電流序列Eij、器件偏壓V、響應(yīng)度A以及人工檢測的光強(qiáng)值I，生成原始數(shù)據(jù)集； S2.光譜-電學(xué)聯(lián)合數(shù)據(jù)預(yù)處理： 對原始數(shù)據(jù)集中的每一項數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)歸一化處理和標(biāo)簽數(shù)據(jù)歸一化處理，得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)集； S3.光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建： 構(gòu)建具有物理約束嵌入的光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)光譜特征的高保真重建，光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含級聯(lián)的輸入層、殘差塊組、輸出層； 所述輸入層的輸入數(shù)據(jù)為光電流序列Eij、器件偏壓V、響應(yīng)度A，人工檢測的光強(qiáng)值I為真值標(biāo)簽； 所述殘差塊組，包括至少一個稠密殘差塊和至少一個恒等殘差塊，且兩者交錯設(shè)置； 所述稠密殘差塊，通過全連接層、批量歸一化以及ReLU激活函數(shù)堆疊構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)特征非線性映射； 所述恒等殘差塊，用于保留原始特征路徑，避免梯度消失； 所述輸出層，采用2048維全連接層，對殘差塊組輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行高分辨率的重建，輸出對應(yīng)波長的預(yù)測光強(qiáng)值； S4.模型訓(xùn)練： 將步驟S2得到的輸入數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集；使用均方誤差作為損失函數(shù)，利用訓(xùn)練集對光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，通過反向傳播算法優(yōu)化光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)，得到初步訓(xùn)練完成的光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； S5.多目標(biāo)優(yōu)化： 在初步訓(xùn)練完成后的光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中再引入多目標(biāo)優(yōu)化算法，通過最小化模型預(yù)測值與實(shí)際值之間的差異，進(jìn)一步優(yōu)化光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和模型的稀疏性、復(fù)雜度，得到訓(xùn)練好的光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 所述多目標(biāo)優(yōu)化算法的目標(biāo)函數(shù)Lall為： Lall＝λ1LDL+λ2LRE+λ3LAE， 其中，LDL為光強(qiáng)預(yù)測誤差，為光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光強(qiáng)預(yù)測值，Ii為人工檢測的第i個通道的光強(qiáng)值，n為通道總數(shù)； LRE采用L1正則化作為稀疏性正則化項，wk表示光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第k個權(quán)重，K表示權(quán)重數(shù)量； LAE為光譜物理標(biāo)定誤差，Aiλ表示與波長λ相關(guān)的第i個通道的響應(yīng)度，Iijλ表示與波長λ相關(guān)的第i個通道中的第j個光強(qiáng)值，λ0、λq分別表示激光器的波長下限和波長上限； S6.模型測試： 采用測試集對光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試驗(yàn)證，當(dāng)光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的預(yù)測光強(qiáng)值滿足誤差要求，則光譜重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠用于基于光譜物理標(biāo)定實(shí)現(xiàn)光譜重構(gòu)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人電子科技大學(xué)，其通訊地址為：611731 四川省成都市高新區(qū)(西區(qū))西源大道2006號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。