基于一维卷积神经网络的纤维成分分类方法[发明专利]
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专利名称：基于一维卷积神经网络的纤维成分分类方法专利类型：发明专利
发明人：池明旻
申请号：CN202111039379.3
申请日：20210906
公开号：CN114119984A
公开日：
20220301
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供基于一维卷积神经网络的纤维成分分类方法，属于布匹纺织品成分分析和人工智能技术交叉领域。该分类方法包含以下步骤：布匹纤维近红外光谱数据采集、构建一维卷积神经网络、选取卷积神经网络超参数、一维卷积神经网络参数的训练、模型结果检验。本发明的目的在于提供基于一维卷积神经网络的纤维成分分类方法，无需领域专家的经验知识，自动从一维纤维近红外光谱数据提取有效特征用于确定待测纺织品所含多种纤维类别，实现了端到端训练、预测的模型框架，实验表明，该发明提供的方法可有效解决纺织纤维成分分类问题，显著提高了分类结果的准确率。
申请人：池明旻
地址：200082 上海市杨浦区邯郸路220号
国籍：CN
代理机构：深圳叁众知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：宋鹏飞
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