本发明公开了一种手持织物纤维成分无损清洁分析仪与方法。包括一种基于自适应联邦学习架构的纺织品成分分析与预测模型、基于联邦学习物联网结构的数据安全机器学习的方法，一种近红外光谱分析仪硬件装置。该方法包括数据预处理模型、工厂微节点训练模型，...

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...

本发明公开了一种基于近红外光谱的织物纤维成分在线检测系统，主要包括以下模块：基于云的众包平台，数据采集标注模块，成分检测模块，在线展示模块；本发明通过建立基于云的众包平台，将数据采集标注模块，成分检测模块，在线展示模块有机结合起来，统一...

本发明公开了一种基于时间序列聚类算法(k

本发明提供基于一维卷积神经网络的纤维成分分类方法，属于布匹纺织品成分分析和人工智能技术交叉领域。该分类方法包含以下步骤：布匹纤维近红外光谱数据采集、构建一维卷积神经网络、选取卷积神经网络超参数、一维卷积神经网络参数的训练、模型结果检验。...

本发明公开了织物纤维成分的异常近红外光谱波形检测方法，结合一维信号处理的相关原理，设计了一种快速有效的检测异常波形的算法，目的是检测采集近红外光谱数据过程中由于外界电磁场、光照、手工操作等因素干扰产生的异常波形。本发明综合考虑一维信号的...

本发明公开了近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统。所述近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统包括纺织纤维样品近红外光谱的标定方法，应用于纺织纤维检测客户端的纺织纤维样品近红外光谱数据的方法，应用于纺织纤维检测后台网站的纺织...

本发明公开了用于近红外织物纤维成分无损清洁分析的降噪处理方法，所述的用于近红外织物纤维成分无损清洁分析的降噪处理方法包括织物纤维近红外光谱数据采集，织物纤维近红外光谱数据维纳滤波降噪，织物纤维近红外光谱数据中值滤波降噪，织物纤维近红外光...

本发明公开了基于深度编解码器的纺织纤维成分分析方法，结合光谱解混原理，设计了一种端到端的深度编解码器模型，以此实现纺织纤维成分测定的目标。纺织纤维成分测定的目标是找出面料中存在的纯材质以及所占的比率，光谱解混的目的是获得所包含物质的纯净...

本发明提供了一种用于近红外织物纤维成分无损清洁分析的数据采集规范，所述用于近红外织物纤维成分无损清洁分析的数据采集规范主要针对在采集织物近红外光谱特征的过程中因操作不当导致的采集设备漏光、待采织物透光、织物近红外光谱特征缺失等问题，规范...

本发明公开了基于联邦学习的织物纤维成分检测方法。该检测方法包含以下步骤：获取多个参与方的纺织品纤维成分近红外光谱特征数据；各个参与方进行本地的局部卷积神经网络模型训练；中控服务器向各个参与方的服务器发起联合建模任务请求；各参与方的服务器...

本发明提供了基于深度神经网络的在线织物纤维成分检测方法和系统，应用该方法的系统包含移动应用模块、微服务模块和推理模块；该系统中包含的移动应用模块蓝牙连接近红外光谱仪，扫描、采集和发送织物纤维待测样本数据以及接收和显示检测结果；微服务模块...

本发明提出了基于近红外光谱的织物纤维成分检测系统和预测方法，该系统采集织物的近红外光谱的反射率和吸收率的波形先经过中值滤波、均值滤波、维纳滤波、S

本发明提供了无损清洁的近红外纺织品含量预测新方法以及模型，首次将光谱解混理论引入到纺织品成分定性定量分析中，提出基于近红外光谱数据的纺织品纤维成分解混方法，即基于完全约束的最小二乘(Fully Constrained LeastSqua...

本发明提供了基于π模型的织物纤维成分半监督分类方法，所述基于π模型的织物纤维成分半监督分类方法包括织物近红外高光谱数据的采集和清洗方法，对织物近红外高光谱数据的特征提取神经网络及分类器，应用基于π模型的半监督方法训练模型的方法等；本发明...