一种合成宝石的鉴定方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种合成宝石的鉴定方法、装置及存储介质，方法包括：获取目标宝石的原始特征数据，将所述原始特征数据输入到多层感知机中，以使所述多层感知机对所述原始特征数据进行特征提取，获得分类特征数据；将所述分类特征数据输入支持向量机，以使支持向量机根据所述分类特征数据和超平面方程，计算分类决策函数，获得目标宝石的鉴定结果，所述鉴定结果包括：目标宝石为合成宝石或者目标宝石为天然宝石，通过多层感知机和支持向量机对目标宝石的原始特征数据进行分析运算，以实现合成宝石的自动化鉴定。的自动化鉴定。的自动化鉴定。

【技术实现步骤摘要】
一种合成宝石的鉴定方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及宝石鉴定
，尤其涉及一种合成宝石的鉴定方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]合成宝石鉴定目前主要检测手段包括显微放大、常规仪器参数、红外光谱测试、紫外可见光谱测试等，再由检测人员进行综合性判定，给出结果。由于合成方法甚多，不同方法存在不一样的鉴定方法，例如：助熔剂合成蓝宝石的鉴定依据内部包体为助熔剂残余、铂金片、荧光较强、紫外可见可能缺失460nm、470nm；水热法合成祖母绿的鉴定依据包括锯齿状生长纹、钉状包体、红外光谱与天然祖母绿存在一定差异；但这些鉴定依据不是必然存在，检测人员可能根据一项或两项的不明显鉴定特征进行综合的经验性判定。整体来说整个鉴定过程缺乏系统性、检测过程复杂冗长、费时费力；并且具有一定的主观经验判定成分，鉴定结果可能出现误判。同时，随着合成技术的日益发展，合成宝石鉴定也越来越困难，经常会出现鉴定特征不明显的宝石，鉴定则成为难点，无从下手，无从鉴定。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种合成宝石的鉴定方法、装置及存储介质，通过多层感知机和支持向量机对目标宝石的原始特征数据进行分析运算，以实现合成宝石的自动化鉴定。
[0004]为了实现合成宝石的自动化鉴定，本专利技术实施例提供了一种合成宝石的鉴定方法，包括：获取目标宝石的原始特征数据，将所述原始特征数据输入到多层感知机中，以使所述多层感知机对所述原始特征数据进行特征提取，获得分类特征数据；将所述分类特征数据输入支持向量机，以使支持向量机根据所述分类特征数据和超平面方程，计算分类决策函数，获得目标宝石的鉴定结果，所述鉴定结果包括：目标宝石为合成宝石或者目标宝石为天然宝石。
[0005]作为优选方案，本专利技术的合成宝石鉴定方法利用多层感知机对目标宝石的原始特征数据进行提取和筛选，经过多层感知机提取到的分类特征数据比原始特征数据具有更高的分类准确率，再将分类特征数据输入支持向量机进行目标宝石是合成宝石还是天然宝石的鉴定，用户对目标宝石的原始特征进行测试，获得原始特征数据，并输入鉴定系统，以使鉴定系统通过多层感知机和支持向量机对原始特征数据的分析分类的计算处理，获得鉴定结果，本专利技术的合成宝石鉴定方法提高了合成宝石的鉴定精度，用时短，稳定性高，实现了合成宝石的自动化鉴定。
[0006]作为优选方案，将所述原始特征数据输入到多层感知机中，以使所述多层感知机对所述原始特征数据进行特征提取，获得分类特征数据，具体为：对原始特征数据设置权重；根据所述权重，将所述原始特征数据输入到多层感知机中；所述多层感知机包括若干层单层全连接模块，所述原始特征数据作为第一层单层
全连接模块的输入，上一层单层全连接模块的输出作为下一层单层全连接模块的输入；最后一层单层全连接模块输出目标宝石的初步鉴定结果；获取第预设层单层全连接模块的输出作为分类特征数据。
[0007]作为优选方案，本专利技术的合成宝石鉴定方法的多层感知机用若干单层全连接模块对特征进行提取，经过多层单层全连接模块对原始特征数据的分析和计算，提取到的分类特征数据比原始特征数据具有更高的分类准确率，将分类特征数据输入支持向量机得到的鉴定结果更加可靠，提高了合成宝石的鉴定精度。
[0008]作为优选方案，多层感知机包括若干层单层全连接模块，具体为：多层感知机的前四层单层全连接模块为：；；；；多层感知机的最后一层单层全连接模块为：；其中，为第1到第n层隐含层的尺寸；为第i个原始特征数据；为第n层单层全连接模块的第i个输入；为第n层单层全连接模块的第i个权重向量；n为自然数；为激活函数：。
[0009]作为优选方案，本专利技术的合成宝石鉴定方法的多层感知机用若干单层全连接模块对特征进行提取，经过多层单层全连接模块对原始特征数据的分析和计算，提取到的分类特征数据比原始特征数据具有更高的分类准确率，将分类特征数据输入支持向量机得到的鉴定结果更加可靠，提高了合成宝石的鉴定精度。
[0010]作为优选方案，将所述原始特征数据输入到多层感知机之前，还包括：获取若干天然宝石和合成宝石的原始特征数据作为训练数据，并设置对应的验证数据；对训练数据设置若干个权重；根据所述权重，将所述训练数据输入到初始多层感知机中；利用反向传播去计算损失函数对初始多层感知机的权重参数的偏导数，获得所述权重参数的梯度，使用随机梯度下降法更新所述权重参数；直至初始多层感知机根据所述验证数据，计算验证准确率高于预设值，获得训练后的多层感知机。
[0011]作为优选方案，将所述原始特征数据输入到多层感知机之前，用若干天然宝石和合成宝石的原始特征数据对初始多层感知机进行训练，优化多层感知机的权重参数，提高
多层感知机的分类准确率。
[0012]作为优选方案，支持向量机根据所述分类特征数据和超平面方程，计算分类决策函数，获得目标宝石的鉴定结果，具体为：将分类特征数据的特征向量输入支持向量机的超平面方程，所述超平面方程由训练数据集计算而来；所述超平面方程为：；其中，和为超平面参数，由所述训练数据集计算而来；进而计算分类决策函数，所述分类决策函数为：；其中，为符号函数；根据分类决策函数的结果，获得目标宝石的鉴定结果；当，所述目标宝石为合成宝石；当，所述目标宝石为天然宝石。
[0013]作为优选方案，本专利技术将分类特征数据输入支持向量机进行目标宝石是合成宝石还是天然宝石的鉴定，用户对目标宝石的原始特征进行测试，获得原始特征数据，并输入鉴定系统，以使鉴定系统通过多层感知机和支持向量机对原始特征数据的分析分类的计算处理，获得鉴定结果，本专利技术的合成宝石鉴定方法提高了合成宝石的鉴定精度，用时短，稳定性高，实现了合成宝石的自动化鉴定。
[0014]作为优选方案，将所述分类特征数据输入支持向量机之前，还包括：构建训练数据集为；其中，为第N个分类特征数据的特征向量，为+1代表是合成宝石，为
‑
1代表是天然宝石；根据惩罚参数，计算二次规划问题：；；；其中，和为拉格朗日乘子；为第i个分类特征数据的特征向量，为第j个分类特征数据的特征向量得到最优解；根据最优解计算超平面参数和；
；选择的一个分量满足条件，计算；获得超平面方程：。
[0015]作为优选方案，将所述分类特征数据输入支持向量机之前，构造训练数据集计算超平面的参数，获得超平面方程，获得一个分类效果最好的支持向量机模型，对目标宝石输入的分类特征数据进行处理，最后根据分类决策函数进行宝石鉴定，获得鉴定结果，本专利技术的合成宝石鉴定方法提高了合成宝石的鉴定精度，用时短，稳定性高，实现了合成宝石的自动化鉴定。
[0016]相应地，本专利技术还提供一种合成宝石的鉴定装置，包括：特征提取模块和鉴定模块；其中，所述特征提取模块用于获取目标宝石的原始特征数据，将所述原始特征数据输入到多层感知机中，以使所述多层感知机对所述原始特征数据进行特征提取，获得分类特征数据；所述鉴定模块用于将所述分类特征数据输入支持向量机，以使支持向量机根据所述分类特征数据和超平面方程，计算分类决策本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种合成宝石的鉴定方法，其特征在于，包括：获取目标宝石的原始特征数据，将所述原始特征数据输入到多层感知机中，以使所述多层感知机对所述原始特征数据进行特征提取，获得分类特征数据；将所述分类特征数据输入支持向量机，以使支持向量机根据所述分类特征数据和超平面方程，计算分类决策函数，获得目标宝石的鉴定结果，所述鉴定结果包括：目标宝石为合成宝石或者目标宝石为天然宝石。2.如权利要求1所述的一种合成宝石的鉴定方法，其特征在于，所述将所述原始特征数据输入到多层感知机中，以使所述多层感知机对所述原始特征数据进行特征提取，获得分类特征数据，具体为：对原始特征数据设置权重；根据所述权重，将所述原始特征数据输入到多层感知机中；所述多层感知机包括若干层单层全连接模块，所述原始特征数据作为第一层单层全连接模块的输入，上一层单层全连接模块的输出作为下一层单层全连接模块的输入；最后一层单层全连接模块输出目标宝石的初步鉴定结果；获取第预设层单层全连接模块的输出作为分类特征数据。3.如权利要求2所述的一种合成宝石的鉴定方法，其特征在于，所述多层感知机包括若干层单层全连接模块，具体为：多层感知机的前四层单层全连接模块为：；；；；多层感知机的最后一层单层全连接模块为：；其中，为第1到第n层隐含层的尺寸；为第i个原始特征数据；为第n层单层全连接模块的第i个输入；为第n层单层全连接模块的第i个权重向量；n为自然数；为激活函数：。4.如权利要求1所述的一种合成宝石的鉴定方法，其特征在于，所述将所述原始特征数据输入到多层感知机之前，还包括：获取若干天然宝石和合成宝石的原始特征数据作为训练数据，并设置对应的验证数据；对训练数据设置若干个权重；根据所述权重，将所述训练数据输入到初始多层感知机
中；利用反向传播去计算损失函数对初始多层感知机的权重参数的偏导数，获得所述权重参数的梯度，使用随机梯度下降法更新所述权重参数；直至初始多层感知机根据所述验证数据，计算验证准确率高于预设值，获得训练后的多层感知机。5.如权利要求1所述的一种合成宝石的鉴定方法，其特征在于，所述支持向量机根据所述分类特征数据和超平面方程，计算分类决策函数，获得目标宝石的鉴定结果，具体为：将分类特征数据的特征向量输入支持向量机的超平面方程，所述超平面方程由训练数据集计算而来；所述超平面方程为：；其中，和为超平面参数，由所述训练数据集计算而来；进而计算分类决策函数，所述分类决策函数为：；其中，为符号函数；根据分类决策函数的结果，获得目标宝石的鉴定结果；当，所述目标宝石为合成宝石；当，所述目标宝石为天然宝石。6.如权利要求1所述的一种合成宝石的鉴定方法，其特征在于，所述将所述分类特征数据输入支持向量机之前，还包括：构建训练数据集为；其中，为第N个分类特征数据的特征向量，为+1代表是合成宝石，为
‑
1代表是天然宝石；根据惩罚参数，计算二次规划问题：；；；其中，和为拉格朗日乘子...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁汀，唐娜，宁珮莹，黎辉煌，张天阳，马泓，潘涵，张继贺，
申请(专利权)人：国检中心深圳珠宝检验实验室有限公司，
类型：发明
国别省市：