基于卷积神经网络的近红外光谱文本数据匹配检测方法

为提高近红外光谱分析检测质量,提出一种应用卷积神经网络的近红外光谱文本数据匹配检测方法。该方法首先进行近红外光谱文本数据预处理,包括平滑去噪、多元散射校正、标准正态变换、导数等四部分,然后利用主成分分析方法进行数据降维,提取数据特征,最后通过卷积神经网络算法实现近红外光谱文本数据匹配与检测,得出检测目标种类、成分以及品质等参数指标。结果表明:所提方法应用下,得到的近红外光谱文本数据匹配结果与实际结果完全一致,匹配成功率达到了100%,数据分析的误差平均为1.6%,消耗的时间平均为1 s,证明该方法能够提高近红外光谱分析检测质量。