一种基于贝叶斯优化的光谱响应函数定标方法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117723153A
(43)申请公布日2024.03.19
(21)申请号202311736285.0
(22)申请日2023.12.18
(71)申请人中国科学院合肥物质科学研究院
地址
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干涉光谱成像仪相对光谱响应函数测量方法研究
一、引言
在遥感、环境监测和天文学等多个领域中，干涉光谱成像仪（InterferenceSpectralImager，简称ISI）因其高分辨率、高灵敏度等优势，得到了广泛的应用。然而，为了确保其测量数据的准确性和可靠性，对ISI的相对光谱响应函数（RelativeSpectralResponseFunction，简称RSRF）的测量显得尤为重要。本文旨在研究并探讨干涉光谱成像仪相对光谱响应函数的测量方法，为后续的仪器设计和性能评估提供理论依据。
二、测量原理
相对光谱响应函数是描述ISI在不同波长下的响应强度的函数。其测量原理主要基于光源辐射的已知光
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Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2016, 6(3), 195-201
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(12)发明专利
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(22)申请日 2021.06.
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(21)申请号 202111568625.4
(22)申请日 2021.12.14
(71)申请人 哈尔滨理工大学
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(21)申请号 202111644346.1 G06V 10/82 (2022.01)
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(21)申请号 202110213684.3
(22)申请日 2021.02.23
(71)申请人 合肥工业大学
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(22)申请日 2022.01.11
(71)申请人 桂林电子科技大学
地址 54100
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贝叶斯优化方法和应用综述.docx
软件学报 ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW
E-mail: jos@
Journal of Software ,2018,29(10):3068 3090 [doi: 10.13328/ki.jos.005607]
? 中国科学院软件研究所版权所有
.
Tel: +86-10贝叶斯优化方法和应用综述
1,2
1,2
崔佳旭,
杨 博
1( 符号计算与知识工程教育部重点实验室
(吉林大学 ), 吉林
长春 130012)
2( 吉林大学
计算机科学与技术学院
,吉林
长春 130012)
通讯作者 :
杨博 , E-mail: ybo@
摘 要
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基于过采样结构的贝叶斯辨识方法.pptx
基于过采样结构的贝叶斯辨识方法汇报人：2024-01-06
contents目录引言基于过采样结构的贝叶斯辨识方法基本原理基于过采样结构的贝叶斯辨识方法实现过程基于过采样结构的贝叶斯辨识方法应用案例
contents目录基于过采样结构的贝叶斯辨识方法性能评估基于过采样结构的贝叶斯辨识方法未来研究方向
引言01
研究背景与意义010203随着科技的不断发展，数据量呈爆炸式增长，数据的不平衡问题也日益突出。不平衡数据分类是机器学习领域的一个重要研究方向，而基于过采样结构的贝叶斯辨识方法则是解决这一问题的有效手段之一。在不平衡数据分类问题中，少数类样本往往具有更大的分类难度，因此需要采用有效的策略来
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基础及前沿研究 SCIENCEANDTEC帆OGYINFORMATION
CHINA
中国科技信息2012年第10期 M_y．2012
and
Fundamentalfrontierresearch
DOI：10．3969／j．issn．1001—8972．2012．10
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摘要
多状态层次系统由部件层、子系统层和系统层三个物理层次构成。在运行期间，
系统每个层次可能会经历多种状态或性能水平的变化。结构函数量化了部件-子系
统-系统之间的状态映射关系，是多状态层次系统可靠性分析的基础。然而，结构
函数的构建通常面临着状态映射关系不确定性、状态观测数据不完全和小样本以
及结构函数存在变点等问题。传统的结构函数构建方法主要依赖于专家知识，难以
准确构建系统结构函数，进而无法精确评估多状态层次系统的可靠性。随着传感技
术的飞速发展，通常可从多状态系统的多个物理层次获取可用状态观测数据，这些
状态观测数据蕴含着系统的状态映射关系和健康状态等有效信息。因此，如何基于
状态观