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稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
新能源	鋰鋰礦鋰化合物正極材料電芯金屬鋰鎳鎳礦鎳鐵精煉鎳鎳鹽三元前驅體材料高冰鎳 MHP 鈷電解鈷鈷粉氯化鈷四氧化三鈷硫酸鈷鈷中間品氧化鈷碳酸鈷三元前驅體三元材料鈷酸鋰三元正極材料錳錳礦電解錳電池級硫酸錳鋰電正極三元前驅體磷酸鐵四氧化三鈷鋰電負極石油焦煅燒焦針狀焦瀝青焦包覆瀝青炭黑增炭劑光伏材料多晶硅硅片電池片光伏組件光伏玻璃工業(yè)硅隔膜隔膜電解液電解液

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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的近紅外光譜分析方法

799 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 06:50:36

本發(fā)明公開了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的近紅外光譜分析方法，具體包括以下步驟：S1、采集訓練集樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)，并進行預處理；S2、利用預處理后的訓練集數(shù)據(jù)，基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，建立近紅外光譜校正模型；S3、采集測試集樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)，并進行預處理；S4、將預處理后的測試集數(shù)據(jù)代入近紅外光譜校正模型，獲得預測結果。采用本發(fā)明的方法可有效提取近紅外光譜中較為陡峭的和較為平緩的吸收峰信息，得到不同分辨率的特征信息，從而能夠有效提升利用近紅外光譜校正模型的預測精度。本發(fā)明在食品藥品成分分析、非法化學添加物檢測、紡織品成分分析等領域具有良好的應用前景。

聲明：

“基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的近紅外光譜分析方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)