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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明公开了基于激光诱导击穿光谱和数据增强的植物多元素可视化方法，直接使用作物样本进行LIBS光谱数据采集，并使用数据增强方法提高定量模型的性能，通过各元素的最优定量模型对元素含量进行预测，最后根据各LIBS击打点的预测值绘制元素含量及分布的热力图。本发明与传统的化学检测方法和样本压片处理的LIBS检测方法相比，极大地缩减了样本预处理所需要的时间，为快速可视化提供了可能，此外，利用数据增强结合多变量定量模型解决由于LIBS直接检测作物带来的复杂基体效应，即由基体效应导致单点谱线无法准确反应实际含量，限制可视化的准确性的问题，最后通过高斯平滑算法优化可视化图像即平滑各点预测像素点的连接处，实现作物的快速精准的多元素可视化。
主权项：1.一种基于激光诱导击穿光谱和数据增强的植物多元素可视化方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：获取样本植物的光谱数据，用于训练数据增强模型与定量模型；步骤2：采集待测植物的光谱数据，作为训练好的定量模型的输入数据；步骤3：训练数据增强模型，以扩展光谱数据集；步骤4：选择植物样本的光谱数据，并结合不同数量的所述生成的光谱数据输入定量模型，定量模型中基于最大化光谱数据与对应元素浓度提取潜变量，用于预测未知元素浓度，根据不同的输入数据对潜变量进行优化，得到训练好的定量模型；步骤5：基于待测植物的光谱数据，针对不同元素，选择最优定量模型，预测各元素含量并完成可视化，最后对可视化效果进行评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 基于激光诱导击穿光谱和数据增强的植物多元素可视化方法
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