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申请/专利权人：天津中医药大学;现代中医药海河实验室
摘要：本发明提出一种基于近红外高光谱图像识别和LIBS数据融合的红花质量生产调配方法及系统，训练得到红花的图像‑羟基红花黄色素A浓度识别模型；对同一批次不同包装的红花分别进行近红外高光谱图像数据采集，并通过红花的图像‑羟基红花黄色素A浓度识别模型得到各自的羟基红花黄色素A浓度；通过激光诱导击穿光谱仪LIBS对步骤S2中所述同一批次不同包装的红花进行检测得到无机离子浓度；将所述同一批次不同包装的红花的羟基红花黄色素A浓度和无机离子浓度通过深度强化学习模型DQN进行调配决策，得到调配方案。本发明有效的降低中药材批次内的质量波动，提升产品的质量一致性。
主权项：1.一种基于近红外高光谱图像识别和LIBS数据融合的红花质量生产调配方法，其特征在于，包括：S1、采集红花的近红外高光谱图像数据，并对完成采集的红花进行羟基红花黄色素A浓度检测，将所述近红外高光谱图像数据与对应的羟基红花黄色素A浓度数据作为训练样本集，训练得到红花的图像-羟基红花黄色素A浓度识别模型；S2、对同一批次不同包装的红花分别进行近红外高光谱图像数据采集，并通过红花的图像-羟基红花黄色素A浓度识别模型得到各自的羟基红花黄色素A浓度；S3、通过激光诱导击穿光谱仪LIBS对步骤S2中所述同一批次不同包装的红花进行检测得到无机离子浓度；S4、将所述同一批次不同包装的红花的羟基红花黄色素A浓度和无机离子浓度通过深度强化学习模型DQN进行调配决策，得到调配方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津中医药大学 现代中医药海河实验室 基于近红外高光谱图像识别和LIBS数据融合的红花质量生产调配方法及系统
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