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申请/专利权人：青岛海关技术中心
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的多光谱数据预测方法及系统；根据多光谱特征曲线的数据变化特征获得波峰点；根据波峰点的数据分布特征、邻域的数据波动特征获得剪切点和非剪切点；根据非剪切点的数据离散特征和相邻数据的变化特征、剪切点邻域的曲线光滑特征获得目标剪切程度；根据目标剪切程度对预设光照强度进行调整，获得自适应光照强度。本发明根据自适应光照强度获取样品检测的迭代多光谱特征曲线，根据最终获取的迭代多光谱特征曲线通过预设样品预测模型对待检测样品进行识别，提高了待检测样品的预测准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的多光谱数据预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：根据预设光照强度获取待检测样品的多光谱特征曲线；根据所述多光谱特征曲线的数据变化特征获得波峰点；根据所述波峰点的数据分布特征、邻域的数据波动特征获得疑似剪切度；根据所述波峰点的疑似剪切度获得剪切点和非剪切点；根据所述非剪切点的数据离散特征和相邻数据的变化特征获得第一剪切系数；根据所述剪切点邻域的曲线光滑特征获得第二剪切系数；根据所述第一剪切系数和所述第二剪切系数获得所述剪切点的剪切程度；根据所述剪切程度获取目标剪切程度；根据所述目标剪切程度对预设光照强度进行调整，获得自适应光照强度；根据所述自适应光照强度获取样品检测的迭代多光谱特征曲线，重复所述迭代多光谱特征曲线的获取过程，直至所述迭代多光谱特征曲线中不存在剪切点；根据最终获取的迭代多光谱特征曲线通过预设样品预测模型对待检测样品进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛海关技术中心 基于深度学习的多光谱数据预测方法及系统
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