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摘要：本发明公开了基于人工智能的激光散射花粉粒径谱分布检测方法及系统，涉及花粉粒径分布检测技术领域，包括如下步骤：创建初始训练数据集，并对初始训练数据集进行数据处理，得到模型训练数据集；创建初始智能模型，利用模型训练数据集对初始智能模型进行训练，得到智能检测模型；利用激光发生装置照射待测花粉，并采集散射光信号，得到待测花粉光强信息；基于待测花粉光强信息利用智能检测模型分析处理，得到粒径分布数据；基于粒径分布数据得到花粉粒径谱分布；本发明用于解决现有的花粉粒径分布检测技术无法在利用人工智能技术结合激光光散射法在保障花粉粒径大小检测精度的同时，保障能够准确充分地检测花粉粒径分布特征的问题。

主权项：1.基于人工智能的激光散射花粉粒径谱分布检测方法，其特征在于，包括如下步骤：创建初始训练数据集，并对初始训练数据集进行数据处理，得到模型训练数据集；创建初始智能模型，利用模型训练数据集对初始智能模型进行训练，得到智能检测模型；利用激光发生装置产生激光照射待测花粉，并采集散射光信号，得到待测花粉光强信息；基于待测花粉光强信息利用智能检测模型分析处理，得到粒径分布数据；基于粒径分布数据得到花粉粒径谱分布；创建初始训练数据集包括如下子步骤：基于数据库获取常见花粉粒径信息，根据常见花粉粒径信息按照花粉种类进行计算机仿真，根据Mie散射理论以第一角度步长在第一角度范围的不同角度分别观察记录散射光信号的强度，并根据花粉种类与花粉粒径信息进行对应标记，得到N组数据，按花粉种类进行分类，标记为初始训练数据集，第一角度步长为b，第一角度范围为B；对初始训练数据集进行数据处理，得到模型训练数据集包括如下子步骤：数据加噪处理：将初始训练数据集中各花粉种类下的数据分别平均划分成4等份，从4等份随机选取3等份分别加入幅值为a1、a2以及a3的加性白噪声，完成处理后得到加噪训练数据集；数据归一化处理：将加噪训练集中各花粉种类下的数据，按照数据类型进行归一化处理，将数据大小缩放到[0，1]；完成处理后得到模型训练数据集；创建初始智能模型包括如下子步骤：基于Xception模型，将Xception模型结构中的卷积层和池化层设置为一维卷积层和一维池化层，并加入全连接层，设置softmax函数为Xception模型输出层的激活函数，设置Relu函数为输出层之外其他层的激活函数，在每一个卷积层中加入BN层，完成后得到初始智能模型；利用模型训练数据集对初始智能模型进行训练，得到智能检测模型包括如下子步骤：基于Mie散射理论，利用初始智能模型输出的粒径信息计算对应的散射光的强度，标记为模型散射光强度，将初始智能模型输出的粒径信息标记为模型粒径分布；计算模型散射光强度和采集到真实的散射光强度的差异，标记为散射光差异；计算模型粒径分布和真实的粒径分布的差异，标记为粒径分布差异，将散射光差异和粒径分布差异相结合构建损失函数；选择Adam算法作为初始智能模型的优化算法，设置初始智能模型训练超参数，训练超参数包括训练轮数、批大小以及学习率，设置输出层，基于模型训练数据集对智能检测模型进行训练，完成后得到智能检测模型。

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百度查询： 北京华创维想科技开发有限责任公司 基于人工智能的激光散射花粉粒径谱分布检测方法及系统