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申请/专利权人：北京大学
摘要：本发明公开了一种基于VGG‑16神经网络的生化物质太赫兹光谱数据识别方法，该方法包括以下步骤：生化物质THz光谱原始数据获取；生化物质THz光谱数据预处理；利用生成对抗网络GAN算法扩充THz光谱数据库；将一维生化物质THz光谱数据转化为二维图像；构建VGG‑16神经网络模型，并优化模型结构参数；将未参与训练的生化物质THz光谱数据输入最优VGG‑16神经网络模型，得到识别结果。本方法利用VGG‑16神经网络提取生化物质太赫兹光谱数据特征，提高了大量太赫兹光谱数据的处理效率，同时，有着更高的鲁棒性和识别准确率。
主权项：1.一种基于VGG-16神经网络的生化物质太赫兹光谱数据识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：生化物质THz光谱原始数据获取；步骤S2：生化物质THz光谱数据预处理，得到VGG-16神经网络所需要的标准化的THz光谱数据；步骤S3：利用生成对抗网络GAN算法扩充THz光谱数据库；步骤S4：将生化物质一维THz光谱数据转化为二维图像，构成数据库；具体步骤包括：步骤S41，将生化物质THz光谱数据范围缩放到[-1,1]上； 步骤S42，将缩放后的序列数据转换到极坐标系统，即将数值看作夹角余弦值，时间戳看作半径，公式如下： 其中，ti∈N代表了点xi的时间戳，N是时序数据中所包含的所有时间点的个数，每一个时序点数据包含两个信息：一个是该数据点的规范化值另一个是其所在的时序位置ti；极轴ri保留了时间上的关系；极角φi保留了数值上的关系；步骤S43，利用和角关系和差角关系，得到对应的GASF图和GADF图： 步骤S44，利用格拉姆角和场GADF—角度差值的正弦值方法将步骤S3得到的一维THz光谱数据转化为二维图像；步骤S5：构建VGG-16神经网络模型，并优化模型结构参数；步骤S6：将测试集中生化物质THz光谱数据输入最优VGG-16神经网络模型，得到识别结果。
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权利要求：
百度查询： 北京大学 一种基于VGG-16神经网络的生化物质太赫兹光谱数据识别方法
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