基于深层信念网络的太赫兹光谱识别

发布时间：2017-10-28 06:23

  本文关键词：基于深层信念网络的太赫兹光谱识别

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【摘要】：特征提取和分类是太赫兹光谱识别的关键。部分物质在太赫兹波段内没有明显的吸收峰,难以人工定义、提取特征及分类识别,为此,结合深度信念网络(deep belief network,DBN)和K-Nearest Neighbors(KNN)分类器的优点,提出了一种基于DBN的太赫兹光谱识别方法。首先利用S-G滤波和三次样条插值对ATP,acetylcholine_bromide,bifenthrin,buprofezin,carbazole,bleomycin,buckminster和cylotriphosphazene在0.9~6THz内的太赫兹透射光谱进行归一化处理;然后由两层受限波尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)构建DBN模型,并采用逐层无监督的方法训练模型,以自动提取太赫兹光谱特征;最后用KNN分类器对8种物质的太赫兹透射光谱进行分类。结果表明,使用DBN自动提取的光谱特征,KNN分类器、BP神经网络、SOM神经网络和RBF神经网络的分类准确率达到了90%以上,且KNN分类器的识别率优于其他三种分类器;采用DBN自动提取物质的太赫兹光谱特征大大减少了工作量,在海量光谱数据识别中具有广阔的应用前景。
【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学材料科学与工程学院;
【关键词】： 太赫兹光谱 深层信念网络 特征提取 KNN
【基金】：国家自然科学基金项目(61302042) 昆明理工大学自然科学研究基金项目(KKZ3201451015)资助
【分类号】：O441.4
【正文快照】： 引言太赫兹波拥有光子能量低、生物和化学物质能在太赫兹波段形成唯一的“指纹谱”等[1]独特的优点,在诸如无损检测、质量控制、生物医学等[2-3]领域具有广阔的应用前景。近年来,国内外对太赫兹光谱技术在物质的检测与识别方面的应用进行了一定程度的研究。Zhong等[4]使用最小

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本文编号：1107025