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XRF结合EMDE-ProNet实现快递信封快速分类
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作者 姜红 马星煜 陈越 《化学研究与应用》 北大核心 2025年第9期2824-2828,共5页
针对快递信封X射线荧光光谱数据的高维度、小样本及元素分布复杂的特点,提出了一种改进的EMDE-ProNet(Earth Mover's Distance Enhanced Prototypical Network)分类模型。该方法通过X射线荧光光谱仪(XRF)提取快递信封的10种元素特征... 针对快递信封X射线荧光光谱数据的高维度、小样本及元素分布复杂的特点,提出了一种改进的EMDE-ProNet(Earth Mover's Distance Enhanced Prototypical Network)分类模型。该方法通过X射线荧光光谱仪(XRF)提取快递信封的10种元素特征,利用互信息(MI)筛选关键元素,并基于高斯混合模型(GMM)进行聚类分析。模型将原型网络与地球移动距离(EMD)度量结合,通过动态原型计算、自适应过采样策略及两阶段训练优化机制,有效解决了高维数据非线性可分与类别不均衡问题。实验基于45个快递信封样本的XRF光谱数据,验证了模型对快递信封分类的有效性,准确率达94.4%,较传统方法提升显著,为物证鉴定领域提供了一套高精度、轻量化的智能分类方法。 展开更多
关键词 快递信封 X射线荧光光谱 emde-pronet GMM 互信息
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