[发明专利]基于高光谱成像技术的龟甲年限鉴别方法在审
| 申请号： | 202210263771.4 | 申请日： | 2022-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN114609071A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 胡会强;毛晓波;位云朋;梁悦玥;戴启军;余仁萍;任海川;赵宇平;黄璐琦 | 申请（专利权）人： | 郑州大学;中国中医科学院 |
| 主分类号： | G01N21/31 | 分类号： | G01N21/31;G06V20/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州异开专利事务所(普通合伙) 41114 | 代理人： | 韩鹏程 |
| 地址： | 450000 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 光谱 成像 技术 龟甲 年限 鉴别方法 | ||
1.一种基于高光谱成像技术的龟甲年限鉴别方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1，收集龟甲样品；
S2，使用高光谱成像设备采集所述龟甲样品的高光谱数据；
S3，使用所述高光谱成像设备自带校正软件对所述高光谱数据进行校正，得到原始高光谱数据；
S4，对所述原始高光谱数据进行黑白板校正，获得校正高光谱数据；并计算校正高光谱数据的相对反射率；
S5，按照预定的网格面积，将龟甲样品划分为若干网格；
S6，剔除接触到黑色区域或白色区域的网格；将剩余每个网格的反射率进行算数平均，建立龟甲样品数据集；
S7，采用标准正态变换对所述龟甲样品数据集进行预处理，将预处理后的样品数据集中随机的90%数据划分为训练集，剩余的10%数据划分为测试集；
S8，采用人工神经网络训练所述预处理后的样品数据集，得到龟甲年限鉴别模型；
S9，通过所述龟甲年限鉴别模型实现对龟甲年限的鉴定。
2.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的龟甲年限鉴别方法，其特征在于：所述高光谱数据的波段范围为450-2500nm。
3.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的龟甲年限鉴别方法，其特征在于：所述相对反射率计算公式为：
其中表示样本的相对反射率，表示样本的原始光谱反射率，表示黑板光谱反射率，表示白板光谱反射率。
4.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的龟甲年限鉴别方法，其特征在于：所述人工神经网络采用单隐层前馈神经网络作为分类器；所述单隐层前馈神经网络的隐节点数设置为10。
5.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的龟甲年限鉴别方法，其特征在于：所述人工神经网络采用亚当优化器。
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