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申请/专利权人：厦门大学

摘要：本发明公开了一种基于改进Transformer模型X射线光子计数探测器光谱失真校正方法，包括：采集失真光谱数据及X射线源参数向量、探测器参数向量；构建基于失真光谱数据及X射线源参数向量、探测器参数向量的改进的Transformer模型；采用改进的Transformer网络对构建的改进的Transformer模型进行训练；根据经训练后的改进的Transformer模型，来对采集的光谱数据进行失真校正。传统的Transformer模型广泛应用于自然语言处理NLP领域。为了将传统的Transformer模型应用于光谱失真校正的问题上，本发明对传统的Transformer模型进行改进，解决光谱数据和自然语言之间存在着明显差异的问题。

主权项：1.一种基于改进Transformer模型X射线光子计数探测器光谱失真校正方法，其特征在于，包括：采集失真光谱数据及X射线源参数向量、探测器参数向量；构建基于失真光谱数据及X射线源参数向量、探测器参数向量的改进的Transformer模型；采用改进的Transformer网络对所述构建的改进的Transformer模型进行训练；根据所述训练后的改进的Transformer模型，来对采集的光谱数据进行失真校正；模型训练过程：在数据预处理阶段，将失真光谱、标准光谱组成训练样本对，然后进行模型训练；具体包括：首先，将失真光谱向量、X射线源参数向量、探测器参数向量输入到Transformer模型的编码器，由编码器提取失真光谱特征，得到编码张量；然后，将X射线源参数向量、探测器参数向量和编码张量输入到Transformer模型的解码器，通过解码器得到编码解码融合张量；最后，将编码解码融合张量输入全连接层，结合光谱失真机理分析对输出值监督约束，获得模型输出光谱；将输出的光谱与训练样本对中的标准光谱计算误差，判定模型是否收敛，若模型不收敛，则重复训练过程，直到模型收敛，最终得到收敛的改进Transformer模型；所述改进的Transformer模型，具体的：在传统Transformer模型的基础上，在编码器和解码器的输入端添加并共享参数编码；删除解码器的输入语句；删除softmax层以及修改全连接层的输出为单个神经元；和在全连接层中添加光谱失真机理的校正约束监督；经过上述处理获得改进的Transformer模型。

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百度查询： 厦门大学 基于改进Transformer模型X射线光子计数探测器光谱失真校正方法