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基于Dropout深度信念网络的棉和涤纶含量的近红外光谱检测 被引量：4
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作者 韦卓 李稳稳 +2 位作者 林敏 江文松 周新奇 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第17期189-195,共7页
将近红外光谱技术与深度学习理论相结合,提出了一种基于Dropout深度信念网络(DBN)的棉涤混纺面料中各组分含量的快速检测方法。首先使用小波变换对原始光谱数据进行压缩处理,再构建以高斯受限玻尔兹曼机(GRBM)为核心的DBN模型,以保证输... 将近红外光谱技术与深度学习理论相结合,提出了一种基于Dropout深度信念网络(DBN)的棉涤混纺面料中各组分含量的快速检测方法。首先使用小波变换对原始光谱数据进行压缩处理,再构建以高斯受限玻尔兹曼机(GRBM)为核心的DBN模型,以保证输入数据信息的完整性;然后利用Dropout来防止模型过拟合,通过隐藏部分隐含层节点来减小节点之间的相互依赖,实现网络的稀疏化处理,提高了非线性建模和网络模型的泛化能力。实验结果表明:对于采用Dropout-DBN方法建立的棉涤混纺面料中各组分含量的分析模型,其棉、涤纶含量的预测集相关系数分别为0.9927和0.9903,预测集均方根误差分别为0.0792和0.0869。与其他建模方法相比,所建模型的精度和适应性显著提高,并有利于模型的传递与共享,提高了模型的智能化。 展开更多
关键词 光谱学 近红外光谱 棉涤混纺面料 深度信念网络 高斯受限玻尔兹曼机 Dropout策略
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