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申请/专利权人：郑州大学;中国中医科学院
摘要：本发明公开了一种基于Transformer和生成对抗网络的冬虫夏草光谱数据生成方法，将Transformer编码器结构引入生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）中并利用高光谱图像的光谱信息进行训练。与传统方法相比，不仅使用了光谱信息，还利用了Transformer编码器善于捕捉长距离依赖关系的优点，使得模型更加适合处理长序列，并且基于深度学习的模型是端到端的，无需手动提取特征，减少了精力花费，有效的生成了具有真实冬虫夏草光谱信息的合成信号，为构建冬虫夏草真伪鉴别模型提供了数据支撑。
主权项：1.一种基于Transformer和生成对抗网络的冬虫夏草光谱数据生成方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，收集冬虫夏草样品，使用高光谱成像设备采集所述冬虫夏草样品的高光谱数据；S2，使用ENVI软件对所述高光谱数据进行黑白校正，获得校正高光谱数据；S3，提取所述校正高光谱数据的ROI区域，计算所述ROI区域的平均光谱反射率，建立冬虫夏草样品的光谱数据集；S4，对所述光谱数据集进行Savitzky-Golay平滑及归一化处理，获得预处理后的光谱数据集；S5，搭建Transformer生成对抗网络模型；S6，利用预处理后的冬虫夏草样品光谱数据集训练所述网络，获得冬虫夏草年光谱数据生成模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 中国中医科学院 基于Transformer和生成对抗网络的冬虫夏草光谱数据生成方法
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