[发明专利]基于深度神经网络的稀土元素组分含量预测方法及系统有效
| 申请号： | 202210900720.8 | 申请日： | 2022-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN115206455B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 张水平;张奇涵;王碧;钟志雄 | 申请（专利权）人： | 江西理工大学 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/70 |
| 代理公司： | 北京盛广信合知识产权代理有限公司 16117 | 代理人： | 刘化帅 |
| 地址： | 341000 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的稀土元素组分含量预测方法及系统,包括：获取同等外界条件下具备颜色特征的稀土元素混合溶液图像数据集；根据所述稀土元素混合溶液图像数据集以及对应的稀土元素组分含量真实值，构建CNN模型，根据所述CNN模型卷积层、池化层和全连接层节点的不同，构建轻量化VGG模型；根据所述轻量化VGG模型提取图像抽象表征，输出稀土元素组分含量预测值；根据所述稀土元素组分含量预测值与所述稀土元素组分含量真实值通过L1Loss损失函数构建深度神经网络回归模型，获取网络权值并进行迭代训练获取最优网络权值，输出稀土元素混合溶液的稀土元素组分含量。本发明成本较低、精度较高、速度较快。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 稀土元素 组分 含量 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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