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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于LIBS数据定量反演氧化物浓度的方法，包括以下步骤：获取训练光谱，对训练光谱进行归一化处理；使用归一化处理后的训练光谱和氧化物浓度标签训练预测模型；获取待测样品的光谱数据，输入预测模型得到预测结果；预测模型依次包括：数据嵌入层，在输入的光谱数据基础上加入位置编码信息，用于组织输入数据；多个结构相同的编码器层，每个编码器由一个归一化层、多头注意力层和多层感知机组成，每个多头注意力层中包含多个自注意力头，用于提取输入数据的特征；全连接层，用于将提取的数据特征回归为氧化物浓度预测值。与现有技术相比，本发明具有准确性高、误差小、稳定性强等优点。
主权项：1.一种基于LIBS数据定量反演氧化物浓度的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取训练光谱，对训练光谱进行归一化处理；S2：使用归一化处理后的训练光谱和氧化物浓度标签训练预测模型；S3：获取待测样品的光谱数据，输入预测模型得到预测结果；所述预测模型依次包括：数据嵌入层，在输入的光谱数据基础上加入位置编码信息，用于组织输入数据；多个结构相同的编码器层，每个编码器由一个归一化层、多头注意力层和多层感知机组成，每个多头注意力层中包含多个自注意力头，用于提取输入数据的特征；全连接层，用于将提取的数据特征回归为氧化物浓度预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于LIBS数据定量反演氧化物浓度的方法
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