近红外光谱定性判别方法及系统

本发明提供一种近红外光谱定性判别方法及系统，方法包括采集近红外光谱数据集，将一维光谱序列转换为极坐标图像；构建轻量化卷积网络架构，并处理极坐标图像；从训练集中动态抽取每类K个样本，基于K个样本以及少样本策略构建支持集，并通过余弦相似度算法构建查询支持相似度矩阵；基于查询支持相似度矩阵、支持集以及预设阈值对测试集进行判别，以得到测试集与支持集的最高相似度，若最高相似度超过预设阈值，则判定测试集为对应类别。本发明能够降低了样本收集和准备的成本和时间，有效提取光谱数据的特征信息，且在判别时具有较高的灵活性。