基于Inception网络的好奇号火星车地面标样LIBS光谱定量建模

发布时间：2023-01-12 09:54

　　传统的多变量分析方法是LIBS定量建模的主要手段,但光谱的输入维度较高,很多算法需要提前对光谱进行降维或特征谱线提取,导致部分信息丢失,影响准确率.针对该问题,本文引入以深度卷积神经网络Inception为基础的定量建模方法,算法设计时将原有常规的2D卷积网络改造为1D卷积网络以实现光谱信息的全谱输入和特征提取.该方法不仅不需要对原始光谱的降维操作,且其他的预处理如滤波等操作亦可以省略.经多次实验,训练次数为2 000次时具有较好的预测结果,同时并不会出现明显的过拟合现象.此时其平均决定系数（R2）为0.957 9,其均方根误差相比多元线性回归方法平均降低了61.69%,与深度学习方法 AlexNet对比也获得较好结果. 

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【文章目录】：
0 引言
1 LIBS实验数据集
2 Inception网络
    2.1 Inception基本原理
    2.2 网络结构设计
3 结果与分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]远程激光诱导击穿光谱技术分析岩石元素成分[J]. 章婷婷,舒嵘,刘鹏希,万雄.  光谱学与光谱分析. 2017(02)



本文编号：3729766