基于人工神经网络的荧光光谱识别

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基于深度学习的光谱数据特征提取与材料属性预测

《基于深度学习的光谱数据特征提取与材料属性预测》摘要：随着科技的不断发展，光谱分析技术在材料科学、化学、生物学等领域得到了广泛应用。

然而，传统的光谱数据分析方法往往存在着特征提取困难、预测精度不高等问题。

深度学习作为一种强大的机器学习方法，具有自动提取特征、高效处理大规模数据等优点，为光谱数据分析提供了新的思路和方法。

本文旨在研究基于深度学习的光谱数据特征提取与材料属性预测方法，通过构建深度神经网络模型，实现对光谱数据的自动特征提取和材料属性的准确预测。

实验结果表明，该方法能够有效地提高光谱数据的分析精度和效率，为材料科学研究和工业生产提供了有力的支持。

关键词：深度学习；光谱数据；特征提取；材料属性预测一、引言光谱分析技术是一种通过测量物质对不同波长光的吸收、发射或散射等特性来获取物质信息的方法。

由于光谱数据包含了丰富的物质结构和组成信息，因此在材料科学、化学、生物学等领域得到了广泛的应用。

然而，传统的光谱数据分析方法往往需要人工提取特征，这不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，导致分析结果的准确性和可靠性不高。

深度学习作为一种强大的机器学习方法，具有自动提取特征、高效处理大规模数据等优点，为光谱数据分析提供了新的思路和方法。

二、深度学习在光谱数据分析中的应用（一）深度学习的基本原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过构建多层神经网络模型，自动学习数据中的特征和模式，实现对数据的分类、预测等任务。

深度学习模型通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以包含多个神经元，每个神经元通过权重和偏置与前一层的神经元相连。

深度学习模型的训练过程通常采用反向传播算法，通过不断调整模型的权重和偏置，使得模型的输出与实际值之间的误差最小化。

（二）深度学习在光谱数据分析中的应用现状近年来，深度学习在光谱数据分析中的应用越来越受到关注。

研究人员已经提出了多种基于深度学习的光谱数据分析方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度信念网络（DBN）等。

在土壤检测中如何应用X射线荧光光谱法研究

环境科学科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald143X射线荧光光谱法有着许多较为突出的特点，如：检测范围较广、无污染、成本低、准确性高等，这些特点也使得其被应用得越来越广泛，在土壤的检测之中也成功地引入X射线荧光光谱法，并在实际的检测工作中取得了较好的效果，下面对其具体应用展开分析。

1 在土壤检测中X射线荧光光谱法的工作原理分析所谓的X射线荧光光谱法指的是向需要检测的物品投射出X射线，然后会产生一种电子跃迁，使其产生带有院子元素的X射线，这种X射线被称作为X射线荧光，对其进行分析可以有效的理清构成该物质的化学成分。

当使用X射线对土壤的样本进行检测的时候，其中会附带较大的投射能量，当这种能量大于土壤样本中的原子对电子的束缚之后，会使得土壤样本中的内层电子被排挤出来，打破原本所处的平衡，高能级的电子会向着低能级进行跃迁，而在这个跃迁的过程中会产生出较多的能量，最终这种能量会以射线辐射的方式表现出来，也就形成了X荧光。

在不同元素之间释放出来的能量有着较大的差异，而这种差异性可以通过对X荧光的波长来进行检测和判断，由此也可以实现对土壤中元素的检测。

2 在土壤检测中X射线荧光光谱法的分析方法概述在土壤检测中使用X射线荧光光谱法的分析方法主要可以分为定性分析法和定量分析法两种。

首先，X射线荧光光谱法的定性分析法。

由X射线荧光光谱法工作的基本原理可以知道不同的元素发出的X射线荧光会存在一定的不同，也可以根据X射线荧光的波长来确定其中的元素，也因此生产和制造出能量色散性荧光光谱仪，并将其成功的用到土壤的检测工作之中。

其次，X射线荧光光谱法的定量分析法。

这种分析方法不同于X射线荧光光谱法的定性分析法，在进行分析的时候主要是从X射线的强度来展开分析，元素在X射线照射下表现出来的荧光强度与元素质量的百分浓度之间呈现出一种正相关的关系，利用这种关系可以从中得出最后的结果。

基于神经网络的高光谱图像重构系统的设计与实现

基于神经网络的高光谱图像重构系统的设计与实现基于神经网络的高光谱图像重构系统的设计与实现摘要：高光谱成像技术在农业、环境监测、医学诊断等领域具有广泛应用前景。

然而，传统的高光谱成像系统存在成本高、数据处理复杂等问题。

本文基于神经网络提出了一种高光谱图像重构系统，通过深度学习算法实现高光谱图像的重构，从而更好地满足高光谱成像的需求。

1. 引言高光谱成像技术是一种能够获取物体不同波段光谱信息的技术，具有高光谱分辨率和高光谱灵敏度的特点。

通过高光谱成像，可以获取物体的丰富光谱特征，进而进行物质识别、病变检测等分析。

然而，传统的高光谱成像系统由于仪器设备和数据处理的复杂性，导致成本高昂且应用受限。

2. 系统设计本文提出的基于神经网络的高光谱图像重构系统主要包括图像采集模块、数据处理模块和图像重构模块。

其中，图像采集模块用于获取高光谱图像数据，数据处理模块用于对原始数据进行处理和特征提取，图像重构模块利用神经网络算法实现高光谱图像的重构。

2.1 图像采集模块高光谱图像采集模块主要包括光学器件和图像传感器。

光学器件负责将被测样品的反射或透射光收集并分光成不同波段的光谱信息，图像传感器负责将光谱信息转化为电信号并进行数字化处理，得到原始高光谱图像数据。

2.2 数据处理模块数据处理模块主要包括预处理和特征提取两个步骤。

预处理包括数据校正、噪声削减和图像配准等操作，用于提高图像质量和减小数据间的差异。

特征提取利用数学方法对原始高光谱图像进行分析和处理，以寻找样品的特征信息。

常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。

2.3 图像重构模块图像重构模块是本文设计的重点，它基于神经网络算法实现高光谱图像的重构。

神经网络是一种模拟人脑神经元间连接的数学模型，具有学习能力和适应能力。

在本系统中，利用神经网络算法对预处理和特征提取后的数据进行训练，从而建立高光谱图像的映射函数，实现高光谱图像的重构。

一种基于生成对抗网络的光谱数据库扩展方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201811228596.5(22)申请日 2018.10.22(71)申请人北京理工大学地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号(72)发明人王茜蒨　腾格尔　崔旭泰　(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种基于生成对抗网络的光谱数据库扩展方法(57)摘要本发明涉及一种基于生成对抗网络的光谱数据库扩展方法，属于光谱检测技术领域，广泛适用于近红外光谱、拉曼光谱、激光诱导击穿光谱、荧光光谱和太赫兹等光谱数据库的扩展。

利用光谱测量系统对被测样本进行测量得到少量实验光谱。

根据所获得的实验光谱的维数生成相同维数的原始生成光谱。

构造生成网络G和判别网络D，对生成网络和判别网络进行共享参数式的交互训练。

重复以上交互训练步骤，随交互训练次数增多，生成光谱逐渐趋近于原始实验光谱。

采用但不限于非监督学习聚类分析方法，对生成光谱和原始实验光谱的相似度进行判断。

若不满足要求，则重复交互训练步骤；若满足要求，则用生成光谱和原始光谱一起构成光谱数据库。

权利要求书2页说明书5页附图5页CN 109508647 A 2019.03.22C N 109508647A1.一种基于生成对抗网络的光谱数据库扩展方法，其特征在于：具体步骤如下：1)进行光谱数据采集。

搭建光谱采集实验装置，采集待测物的少量光谱数据；2)构建生成对抗网络(包括生成网络G和判别网络D)；3)利用生成光谱和实验光谱构建判别网络模型D；4)共享D网络的训练参数，对生成网络模型G进行训练；5)根据训练得到的新的生成网络G，生成新的仿真光谱；6)重复步骤3-5，使生成光谱逐渐趋近于原始实验光谱；7)对生成光谱和原始实验光谱进行相似度判断。

机器学习在光谱学分析中的应用

机器学习在光谱学分析中的应用光谱学是一门研究物质的成分、结构和性质的科学，它包括多种技术和方法，从可见光到无线电波等不同波长的电磁波都能被利用。

随着科学技术的不断进步，光谱学逐渐发展出了多种新的应用领域，而机器学习技术则在其中扮演了越来越重要的角色。

机器学习是一种人工智能的学习方式，它通过让计算机根据给定的数据集来自动学习规律并做出决策的过程。

在光谱学分析中，机器学习能够处理大量复杂的光谱数据，并从中发现潜在的模式和信息，使科学家们能够更好地理解和分析实验结果。

其中，一项应用最广泛的机器学习技术是人工神经网络(ANN)。

ANN是一种由多个神经元相互连接组成的网络结构，它能够通过训练过程自动调整权重和偏差等参数来提高预测精度。

在光谱学中，ANN可以通过学习已知样本的光谱特征，从而快速推断其他未知样本的成分和浓度等信息。

举个例子，有研究人员采用ANN对激光诱导荧光(LIF)光谱进行了分析。

LIF是一种非常敏感的光谱技术，可以用于检测生物分子、化学元素等。

但LIF光谱数据非常复杂，需要专业的技能和经验来解析。

通过使用ANN，研究人员能够从大量的LIF光谱数据中提取相关特征，并且成功预测出各种生物分子的浓度和类型，从而实现了快速、准确的分析。

除了ANN，支持向量机(SVM)是另一个在光谱学分析中应用广泛的机器学习算法。

SVM可以通过构建多个超平面来实现对不同数据类别的分类和预测，具有较高的预测准确性和良好的泛化能力。

在光谱学中，SVM常常用于为人们提供黄酮类化合物、土壤样本、污染物等的分类和识别。

尽管机器学习在光谱学中的应用非常广泛，但其也存在一些挑战。

最大的问题之一是数据质量问题，由于光谱数据具有很高的噪声和干扰，因此需要专业的技能和方法来净化和优化数据，从而提高机器学习的预测精度。

另外，特征选择也是机器学习过程中必须解决的问题之一，需要根据实验目的和数据情况来确定最有效的特征值。

同时，机器学习技术的应用，也需要专业领域的专家进行指导和验证，从而更好地发挥其应有的作用。

光谱法在癌症诊断中的应用

光谱法在癌症诊断中的应用孙梅珍;赵永强;肖丽凤【摘要】癌症是导致人类死亡的重大疾病之一,严重的危害人类的生命健康.实验研究表明,现今有效治愈癌症的能力直接取决于癌症早期检出的能力.光谱技术(诸如:质谱法、红外光谱法、拉曼光谱、荧光光谱法等等)作为一种检测方法,广泛应用于癌症的早期诊断方面的研究,为癌症的医学诊断提供了理论依据,本文对光谱法在癌症早期诊断中的应用作一简单介绍.【期刊名称】《广州化工》【年(卷),期】2010(038)009【总页数】3页(P42-43,73)【关键词】光谱技术;癌症;诊断【作者】孙梅珍;赵永强;肖丽凤【作者单位】江西省地质调查研究院,江西,南昌,330030;上海光谱仪器有限公司,上海,200233;中山火炬职业技术学院生物医药系,广东,中山,528436【正文语种】中文【中图分类】R73癌症是导致人类死亡的重大疾病之一,严重的危害人类的生命健康。

实验研究表明,现今有效治愈癌症的能力直接取决于癌症早期检出的能力。

但在实践治疗中很不幸的常常是癌症已经转移才被检出和发现,癌症的早期诊断在它的防治中至关重要。

癌症的发展分为微小癌、毫克癌、临床癌三个阶段,虽然癌症的常规诊断方法(X线、B超、CT)已经取得了较大的进步,但目前的方法只能在临床癌阶段发现癌变的存在。

但仍未达到早期检测癌症所需的专一性和灵敏度。

光谱技术作为一种检测手段,早在上一个世纪中叶就显示出它惊人的灵敏度。

六十年代初激光的出现,特别是可调谐激光器的出现和发展,给光谱学赋予新的生命力。

光谱技术能够了解物质结构、物质成分和含量,且灵敏度和精度都很高。

光谱方法不仅可以测定如吸收系数、散射系数等光学特性参数,而且光谱本身含有组织分子的一些信息,如跃迁电子态、振动、转动信息等[1-2]。

光谱技术 (诸如:质谱法、红外光谱法、拉曼光谱、荧光光谱法等等)广泛应用于癌症的早期诊断方面的研究,为患者争取到了最佳的治疗时机,为癌症的医学诊断提供了理论依据。

基于BP神经网络的荧光光谱法农药残留检测

基于ＢＰ神经网络的荧光光谱法农药残留检测
王雷，乔晓艳，张姝法刚，有尔，赵董
（西大学物理电子工程学院，山西太原，０００）山３０６
摘要：对目前农药残留难以实现快速准确检测的问题，用人工神经网络方法对啶虫脒农药针利
值作为网络特征参数，网络训练和测试，虫脒浓度为４／ｇ和９／ｇ的回收率分别为经啶０ｍｇｋ０ｍｇｋ１２和９，定结果相对标准偏差分别为１４和１９。实验结果表明，Ｐ神经网络辅助荧０７测．．Ｂ光光谱法测定滤纸上啶虫脒农药残留，具有网络训练速度快、检测周期短、测量精度高等特点。关键词：人工神经网络；荧光光谱法；ＢＰ算法；啶虫脒
ＷＡＮＧｉＬｅ。ＱＩＡ０ａ — ａＸｉｏｙｎ．ＺＨＡＮＧｈｕ，ＺＨＡＯ — ａｇ，ＤＯＮＧｕｅＳＦａｇｎＹｏ — ｒ
（ＩｇｆＰｙｉｓａｄＥｌｃｒｎｃｇｎｅｉｇＳｈｎｉＵｎｉｅｓｔＣｏｌｅｏｈｓｃｎｅｔｏｉｓＥｎｉｅ｝ｎａｘｅｖｒｉｙ，Ｔａｙａ３０６ｉｕｎ０００，Ｃｈｎ）ｉａ
ｓｅｔｕ。Ｉｔａｇｅｏ３０ｎｍ～４０ｐｃｒｍｎｈｅｒｎｆ４０ｎｍ，ｔｅｌｒｓｅｅｉｅｉｉｓｏｒｅｐｄｎｏ０ｈｆｕｏｅｃｎｃｎｔｎｓｔｅｃｒｓｏｎｉｇｔ２ｗａｌｎｈｒｓｄａｈｒｃｅａａｅｅｓ，ａｈｅｎｕａｌｎｔｖｅｅｇｔｓｗｅｅｕｅｓｃａａｔｒｐｒｍｔｒｎｄｔｅｒｅｗｏｒｓｔａｎｄａｄｔｓｅｋｗａｒｉｅｎｅｔｄ．

人工神经网络用于荧光分析法同时测定苯酚和间苯二酚的含量

１２仪器与试剂．Ｒ－３１ＰＦ５０Ｃ荧光分光光度计（日本岛津）联想ＰⅢ计算；
１实验部分
１１计算原理及方法．
神经网络能够模拟人类学习、感知事物的过程，处理高度非线性问题，这一优越性能使得该技术得以广泛应用于复杂系统的预测计算问题上，到传统速算法难以实现的非线性达映射效果。神经网络的基础的神经元（亦称节点）它具有处，理信息的功能。将一定的神经元以网络的形式连接成一定的拓扑结构，以有效地处理化学多组分体系同时分析问题。可
差分别为０．％，．％。４１３
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式中￡是输出层节点数；是输入层第ｉ ∞ 个节点与隐含层第，个节点间的连接权重，ｚ是隐含层第个节点与输出，，层第，个节点的连接权重；。是隐含层第ｂ，个节点的偏置，ｂ是输出层第，个节点的偏置。考虑到计算和收敛速度，工本作采用ＬｖｎｅｇＭａｑａｄＰ算法。ｅｅｂｒ— ｒｕｒｔＢ
摘
要
本文应用人工神经网络原理，ＬｖｎｅｇＭａｑａｄＰ算法对荧光光谱严重重叠的苯酚、苯二以ｅｅｂｒ— ｒｕｒｔＢ间
酚的混合体系进行同时测定。在２０４ｒ的范围内：１个特征波长处的荧光强度值作为网络特征参９～３５ｎｎ以４
数，并通过均匀设计安排样本进行网络训练和计算。网络训练８次即达到误差精度要求（差平方和小于误００）．１。苯酚、苯二酚的平均回收率分别为１０２，９９％，对标准偏差分别为０４，．％。间０．％９．９相．％１３主题词人工神经网络；Ｐ算法；Ｂ荧光分析；苯酚；间苯二酚

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范怀玉姚
（宁医学院信息工程学院，东１照济山３
青
申金媛。
４００）５０１
２６２；郑州大学信息工程学院，南郑州７８６河
摘要目的利用人工神经网络的方法对杂质气体的荧光光谱进行识别。方法选用三层前馈型单输出的神经网络结构，习算法选用自适应的ＲＳＲｅｕｓｅＬａｔＳｕｒ）法，对基于ＲＳ算法的三层前馈学Ｌ（ｅｒｉｅｓｑａｅ算ｖ在Ｌ单输出的神经网络学习训练完成后，引入互联权重删剪算法对网络的输入层进行删剪。网络的结构不但得到了优化，且计算复杂度也大大降低。提高网络的泛化能力；后利用优化后的网络对测试样本进行识别。结果而最达到１０。结论０
ＭｅｈｏｓＦｉｓｌｄｐｔｖｅｌａｎｉｌｏｉｈｍａｅｄｏｅｕｓｖｅｓｑａｒｓｅｐｏｅｏｔａｎｈａｅｌｙｔｄｒｔｙａａｉｅｒｎｇａｇｒｔｂｓｎｒｃｒｉｅｌａｔｓｕｅｉｍｌｙｄｔｒｉｔｅｔｐｐｄｄｅａｎｕｒｌｎｗｏｋ，ｅａｅｔｉｌｏｉｈｍ＇ｅｒｉｇｓｅａｅａｕｏｃｎｄｔｏｎｎｎｈｅｎｕｍｂｆｉ＇ｕｂｅｐ — ｅａｅｔｒｂｃｕｓｈｓａｇｒｔｓｌａｎｎｔｐｃｎｂｔ — ｏｉｉｉｇａｄｔｅｒｏｔｔｎａｌａｓ
（ｏｌｇｆＩｆｒｔｏｇｎｅｉｇ，ｉｉｇＭｅｉａｉｅｓｔ，ｚａ７８６，ｉａＣｌｅｏｎｏｍａｉｎＥｎｉｅｒｎＪｎｎｄｃｌＵｎｖｒｉｙＲｉｈｏ２６２Ｃｈｎ）ｅ
பைடு நூலகம்
ＡｂｔａｔＯｊｃｉＡｔｐｅｅｙｎｕａｎｔｏｋｉｐｏｏｅｏｒｃｇｉｈｌｏｅｃｎｅｓｅｔｕｓｃ：ｂｅｔｅｒｖａｐｄｄｌｅｒｌｅｗｒｓｒｐｓｄｔｅｏｎｚｔｅｆｒｓｅｃｐｃｒｍ．ａｅｕ
仿真实验表明，删剪前的网络结构相比，降低了网络的计算复杂度的同时，剪优化后的正确识别率能够与在删利用ＲＳ算法能够提高网络的运算速度，此基础上的删剪算法能够降低计算的复杂度，Ｌ在
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２９４
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，
ｄｉ１．９９ｊｉｓ．００９６．０００．２ｏ：０３６／．ｓｎ１０ — ７０２１．４０９
基于人工神经网络的荧光光谱识别
关键词荧光光谱；方差；剪算法；均删神经网络中图分类号：１３ＴＰ８文献标志码：Ａ文章编号：００９６（０００ — ９ — ４１０ — ７０２１）８２４０
并且能够对冗余信息进行了剔除，而提高整个网络的识别能力。进
ｏｉｉｅｄｂｉｉｉｇｐｕｎｇａｇｒｔｐｔｍｚｙｕｔｌｎｒｎｉｌｏｉｈｍｏｒｄｕｅｔｏｍｐａｔｏｌｃｍｐｅｉｙａｎｈｎｃｅｔｒｎｅａｌａｚｔｅｃｈｅｃｕｔｉｎａｏｌｘｔｎｄｅａｅｎｗｏｋｓｇｅｒｉ — ｚｔｏｎ．ｉＡｎｄｔｎｔｅｏｉｉｅｅｗｏｋｉｅｔａｎｅｏｔｔｉａｈｐｉｕｐａａｅｅｓ．ａｔｔｅｔｓａｐｅｓｈｅｈｐｔｍｚｄｎｔｒｓｒｒｉｄｓｈａｔｈｓｔｅｏｔｍｍｒｍｔｒＡｔｌｓｈｅｔｓｍｌａｅｐｒｄｉｔｄｂｙｔｔｍａｔｅｔｒｒｅｃｅｈｅｕｌｉｅｎｗｏｋ．ＲｅｕｌｓＴｈｉｕａｔｏｎｄｃｓｔｅｓｍｌｉｎａｏｍｐａｉｏｎｓｗｈｈｓｏｉｉｅｅｕｏｒｓｈｏｔａｔｔｉｐｔｍｚｄｎｒｎ
ｒｍｅｅｓｉｅ，ｈｏｖｒｅｃａｅｉｆｓ．ｅｏｄｙｔｅａｃｉｅｔｒｆｎｕａｅｗｏｋｗｈｃａｅｒｉｅｓａｔｒｓｆｗｔｅｃｎｅｇｎｅｒｔａｔＳｃｎｌｈｒｈｔｃｕｅｏｅｒｌｔｒｉｈｈｓｂｎｔａｎｄｉｓｎｅ