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| 精细光谱探测与计量分析技术在长江干流水质水环境监测中的应用 期刊论文 地理学报, 2024, 卷号: 79, 期号: 1, 页码: 45-57 作者: 赵宇博; 王雪霁; 刘骁; 巩凯杰; 邹磊; 林忠辉; 于涛; 鱼卫星; 胡炳樑 浏览  |  Adobe PDF(2469Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:32/0  |  提交时间:2024/04/10 水质监测 长江水系统 精细光谱探测与计量分析技术 空—地立体监测 |
| 基于3D卷积自编解码器和低秩表示的高光谱异常检测 期刊论文 光子学报, 2021, 卷号: 50, 期号: 4 作者: 孙帮勇; 赵哲; 胡炳樑; 于涛 浏览  |  Adobe PDF(5230Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:171/2  |  提交时间:2021/06/02 高光谱影像 异常检测 3D卷积 自编解码器 低秩表示 |
| 一种基于深度学习的颜料光谱辨识方法 专利 专利类型: 发明专利, 专利号: CN201911337833.6, 申请日期: 2019-12-23, 公开日期: 2020-05-22 发明人: 范尧; 张朋昌; 唐兴佳; 王爽; 于涛; 高晓惠; 卢孝强; 胡炳樑 浏览  |  Adobe PDF(373Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:143/2  |  提交时间:2020/12/14 |
| 一种稀疏约束的图正则化非负矩阵光谱解混方法 期刊论文 光谱学与光谱分析, 2019, 卷号: 39, 期号: 4, 页码: 1118-1127 作者: 甘玉泉; 刘伟华; 冯向朋; 于涛; 胡炳樑; 汶德胜 浏览  |  Adobe PDF(5444Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:293/3  |  提交时间:2019/05/27 高光谱图像 图正则化 稀疏约束 非负矩阵分解 光谱解混 |
| 一种基于显微高光谱成像技术的组织切片分类方法 专利 专利号: CN201910250023.0, 申请日期: 2019-03-29, 发明人: 胡炳樑; 杜剑; 张周锋; 于涛 浏览  |  Adobe PDF(583Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:63/1  |  提交时间:2020/12/03 |
| 适用于楔形滤光片型光谱成像仪的快速无损数据压缩方法 期刊论文 光谱学与光谱分析, 2019, 卷号: 39, 期号: 1, 页码: 297-302 作者: 李洪波; 胡炳樑; 余璐; 魏儒义; 于涛 Adobe PDF(845Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:200/2  |  提交时间:2019/03/18 楔形滤光片 光谱成像仪 无损压缩 CCSDS123 局部差向量 |
| 水下高灵敏光谱成像装置及成像方法 专利 专利类型: 发明, 专利号: CN201611249130.4, 申请日期: 2016-12-29, 公开日期: 2017-05-31 发明人: 高晓惠; 李学龙; 王飞橙; 魏儒义; 于涛; 李立波; 卫翠玉; 胡炳樑 Adobe PDF(153Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:213/0  |  提交时间:2018/01/02 |
| 水下高灵敏光谱成像装置及成像方法 专利 专利类型: 发明, 专利号: CN201611249130.4, 申请日期: 2016-12-29, 公开日期: 2017-05-31 发明人: 高晓惠; 李学龙; 王飞橙; 魏儒义; 于涛; 李立波; 卫翠玉; 胡炳樑 Adobe PDF(153Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:162/0  |  提交时间:2018/01/02 |
| 水下高灵敏光谱成像装置及成像方法 专利 专利类型: 发明, 专利号: CN201611249130.4, 申请日期: 2016-12-29, 公开日期: 2017-05-31 发明人: 高晓惠; 李学龙; 王飞橙; 魏儒义; 于涛; 李立波; 卫翠玉; 胡炳樑 Adobe PDF(153Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:173/0  |  提交时间:2018/01/02 |
| Experiment Research and Analysis of Spectral Prediction on Soil Leaking Oil Content 期刊论文 SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2016, 卷号: 36, 期号: 4, 页码: 1116-1120 作者: Yu Lu; Liu Xue-bin; Liu Gui-zhong; Feng Yu-tao; Wang Shuang; Yu Tao Adobe PDF(260Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:221/3  |  提交时间:2016/09/14 Soil Oil Leaking Spectral Reflectance Prediction Model |