基于多流形学习的气体浓度反演方法[发明专利]

来源：华佗健康网

专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：基于多流形学习的气体浓度反演方法专利类型：发明专利

发明人：冯海亮,王海玲,黄鸿,谢吉海,王应健申请号：CN201410190563.1申请日：20140507公开号：CN103940767A公开日：20140723

摘要：本发明公开了一种基于多流形学习的气体浓度反演方法，1)采集光源发出的光通过不同已知浓度气体时的光谱数据；2)将采集的吸收光谱数据减去暗光谱并进行归一化处理；3)利用NPE算法对不同浓度的预处理后的数据分别进行特征提取；4)将得到的特征数据作为训练样本，并送入SVR分类器进行训练，构建反演模型；5)测试样本光谱数据采集；6)将测试样本光谱数据预处理后再进行特征提取，并将得到的特征数据送入构建好的反演模型中，反演得到待测气体浓度。本发明可以提高气体浓度反演精度，改善浓度反演算法的重复性和可移植性，尤其能够提高短光程条件下低浓度气体的反演精度，满足在线检测的精度要求。

申请人：重庆大学

地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

国籍：CN

代理机构：重庆博凯知识产权代理有限公司

代理人：李海华

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