【技术实现步骤摘要】
本申请涉及检测光谱数据的,具体而言,涉及一种不平衡光谱数据检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在光谱检测中,对不平衡光谱数据进行检测是一个常见且具有挑战性的问题。不平衡光谱数据指的是某一类别的光谱数据点数量远多于其他类别的光谱数据,或者某些类别的光谱数据点在特征空间中的分布极为稀疏的光谱数据。
2、为了处理不平衡光谱数据,将采样技术应用于机器学习算法领域,通过机器学习算法从多数类光谱数据点样本中采样一部分有代表性的光谱数据点来实现不平衡光谱数据的平衡,能够有效地改善模型对少数类光谱数据点样本的识别能力,提高分类准确率。但是,现有的基于机器学习算法进行光谱检测的方法,难以准确分析不平衡光谱数据,无法有效地选择出最具代表性的光谱数据点,从而无法准确刻画不平衡光谱数据的内在规律。
3、因此,为了解决现有的光谱数据检测方法无法有效地从不平衡光谱数据选择出最具代表性的光谱数据点而难以准确分析不平衡光谱数据的技术问题,亟需一种不平衡光谱数据检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术
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1.一种不平衡光谱数据检测方法,用于对不平衡光谱数据进行检测,其特征在于,包括步骤:
2.根据权利要求1所述的不平衡光谱数据检测方法,其特征在于,所述不平衡光谱数据包括光谱数据点;对所述不平衡光谱数据进行降维后,使用K均值聚类算法,对降维后的不平衡光谱数据进行聚类,得到降维光谱数据,包括:
3.根据权利要求2所述的不平衡光谱数据检测方法,其特征在于,基于所述初始聚类中心,通过所述K均值聚类算法,将所有所述光谱数据点划分为多个光谱数据点分组,得到降维光谱数据,包括:
4.根据权利要求1所述的不平衡光谱数据检测方法,其特征在于,通过变分
...【技术特征摘要】
1.一种不平衡光谱数据检测方法,用于对不平衡光谱数据进行检测,其特征在于,包括步骤:
2.根据权利要求1所述的不平衡光谱数据检测方法,其特征在于,所述不平衡光谱数据包括光谱数据点;对所述不平衡光谱数据进行降维后,使用k均值聚类算法,对降维后的不平衡光谱数据进行聚类,得到降维光谱数据,包括:
3.根据权利要求2所述的不平衡光谱数据检测方法,其特征在于,基于所述初始聚类中心,通过所述k均值聚类算法,将所有所述光谱数据点划分为多个光谱数据点分组,得到降维光谱数据,包括:
4.根据权利要求1所述的不平衡光谱数据检测方法,其特征在于,通过变分em算法,对所述降维光谱数据进行采样,得到光谱采样数据,包括:
5.根据权利要求4所述的不平衡光谱数据检测方法,其特征在于,基于预设的能量泛函函数,在剔除所述降维光谱数据中的异常数据的同时,构建对应的条件概率分布,用以通过采样法计算得到所述降维光谱数据的...
【专利技术属性】
技术研发人员:石壮威,毕海,訾剑臣,苏昀昊,梁骁翃,许高,
申请(专利权)人:季华实验室,
类型:发明
国别省市:
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