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申请/专利权人：池明旻
摘要：本发明公开了一种基于深度自注意力网络的纺织品棉麻鉴别方法设计了一个基于深度自注意力网络的模型进行纺织品棉麻组分分析,对光谱波形数据进行多次采样，并进行预处理；根据近红外光谱数据的特点设计了由自注意力模块集成的深度特征提取模块，获得二维的深度特征向量；设计了一个波段特征选择模块，将不同尺度的波段特征映射到同一特征空间；通过设计一个波段注意力机制对每个特征值赋予不同的权重，从而增强了模型对棉麻材质的分类能力。
主权项：1.一种基于深度自注意力网络的纺织品棉麻鉴别方法，其特征在于，所述纺织品棉麻鉴别方法包括：S1：给定输入光谱数据，对其进行归一化和标准化，每次输入的采样数据维度为p*2*3，其中p是近红外光谱数据维度，2是光谱数据的通道数，3是对一个样本进行三次重采样，并将数据处理成c*h*w的图像数据，其中c为输入的通道数，h,w为图像的长和宽；S2：将图像数据进行切片，分割成若干个子图，子图大小为p1*p2，子图个数为n；S3：将子图输入到特征编码表示层，通过一层全连接层，将每个p1*p2的子图映射到维度为1*d的特征空间中，其中d为全连接层输出维度，得到特征x1；S4：设置一个可学习的位置变量参数pos，维度为n+1*d，其中n为子图个数，d为子图特征表示维度；设置一个用于分类的可学习参数t，维度为1*d；将位置编码参数x1与t进行拼接获得一个n+1*d维度的向量，再与特征pos相加获得特征x2；S5：设计基于自注意力模块的特征提取网络，包括8层自注意力模块，得到特征向量x3，维度为N*d，其中N＝n+1,d为子图特征表示维度；S6：将向量x3看做N个维度为d的特征描述子，其中d是经过自注意力特征提取后的向量维度的维度；将N个描述子分别输入到特征编码网络中，定义一个维度为8*64的可学习字典c，将描述子进行编码获得向量V；S7：将各个子模型获得的编码层向量V输入到一层全连接网络，输出维度为K，表示网络分类个数，并计算损失函数loss。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 池明旻 一种基于深度自注意力网络的纺织品棉麻鉴别方法
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