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申请/专利权人：中国计量科学研究院;北京易兴元石化科技有限公司
摘要：本发明提供油品种类定性判别的近红外光谱方法、系统、介质及装置，方法包括：获得多个待测燃油样品的近红外光谱，从而获得近红外光谱数据；通过神经网络构建定性判别模型，所述定性判别模型的输入为近红外光谱数据，所述定性判别模型的输出为属于各油品种类的概率或和属于各牌号的概率；将多个待测燃油样品的近红外光谱数据输入定性判别模型判别每个待测燃油样品属于各油品种类的概率或和属于各牌号的概率，将待测燃油样品属于油品种类或和属于各牌号的最高概率作为所述待测燃油样品的油品种类或和属于牌号。本发明不受不同种类燃油之间光谱信息的干扰，提高了油品种类或和牌号识别的准确性。
主权项：1.一种油品种类定性判别的近红外光谱方法，其特征在于，包括：获得多个待测燃油样品的近红外光谱，从而获得近红外光谱数据；通过神经网络构建定性判别模型，所述定性判别模型的输入为近红外光谱数据，所述定性判别模型的输出为属于各油品种类的概率或和属于各牌号的概率；将多个待测燃油样品的近红外光谱数据输入定性判别模型判别每个待测燃油样品属于各油品种类的概率或和属于各牌号的概率，将待测燃油样品属于油品种类或和属于各牌号的最高概率作为所述待测燃油样品的油品种类或和属于牌号；其中，所述通过神经网络构建定性判别模型的步骤包括：选择多个油品种类的多个训练样本；获得多个训练样本的真实标签，所述真实标签为训练样本的所属油品种类或和所属牌号，将真实标签对应的油品种类或和牌号的真实概率设为1，其他油品种类或和牌号的概率设为0，从而获得多个训练样本属于各油品种类或和属于各牌号的真实概率构成的真实概率矩阵；构建训练集，所述训练集包括训练样本的近红外光谱数据以及真实概率矩阵；对训练集使用贝叶斯正则化引入先验知识设定超参数的范围，优化超参数，构建贝叶斯正则化优化反向传播神经网络建立定性判别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国计量科学研究院 北京易兴元石化科技有限公司 油品种类定性判别的近红外光谱方法、系统、介质及装置
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