基于神经网络的散射光谱分类识别的研究

发布时间：2017-08-28 03:14

  本文关键词：基于神经网络的散射光谱分类识别的研究

  更多相关文章： 散射光谱 双向反射分布函数 径向基神经网络 分类识别

【摘要】：散射光谱能够有效表征材质的类别、微结构组成、表面特性等信息,并且能够被用于材质识别和提取材质特征。由于很多材质表面具有三维复杂结构和不同成分,使其散射光谱相互之间具有重叠和复杂的非线性关系,且得到的数据光谱信息量很大,使得在极短的时间内样本散射光谱不易被分类识别,所以目前对此类材质的散射光谱分类识别研究还有很大的研究价值。本文主要研究四种不同材质样品在同一光源的照射下,不同探测角度的散射光谱,利用神经网络自主学习的性质,对不同样品材质的散射光谱进行识别分类,最终达到识别材质种类。具体研究内容如下:1.建立了材质光谱BRDF测量系统,实验测得不同探测、旋转角度下四种材质样品表面的散射光谱,并进行了特性分析,依据测量结果,建立了材质光谱BRDF数据库。2.利用人工神经网络中的径向基神经网络算法,应用小波变换方法对实验测量的散射光谱数据进行平滑去除噪声,求出去噪平滑后与原始噪声的信噪比,在350-750nm波段下对未知材质样品的散射光谱数据进行分类识别,识别结果准确率达到了95.54%,结果表明,经过小波变换去除噪声后得到的结果比原始数据的信噪比高,说明小波变化能够有效抑制噪声,提高了RBF网络学习的速度和网络输出的时间,提高了对材质种类进行分类识别的准确率。3.为了更好的提高识别准确率和节省径向基神网络学习时间,对在350-750nm波段下的散射光谱进行特征选取分析,并进行了归一化处理,利用相关度理论,对不同波段下的光谱特性进行分析,不同材质样品反射率在相同波段下的相关度,相关系数越低,表示光谱线型差异较大,谱线特征越突出。选取了385-506nm波段为光谱特征波段,对其进行分类识别,识别结果准确率达到99%以上,表明选取有效特征波段有助于节省了实验时间,能够有效提高材质识别。
【关键词】：散射光谱 双向反射分布函数 径向基神经网络 分类识别
【学位授予单位】：长春理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O657.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 研究的背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-14
• 1.3 论文主要内容14-15
• 第二章 样品散射光谱测量实验与结果分析15-25
• 2.1 实验原理15-17
• 2.2 实验装置与实验系统建立17-18
• 2.3 实验数据预处理18-20
• 2.4 小波变换去噪特性分析20-25
• 第三章 神经网络特性与散射光谱特性分析25-37
• 3.1 径向基神经网络特性分析25-27
• 3.2 散射光谱特性分析27-33
• 3.3 特征波段分析研究33-34
• 3.4 分类识别结果的分析研究34-37
• 第四章 结论37-38
• 致谢38-39
• 参考文献39-43
• 硕士期间发表论文与研究成果清单43

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘文伯;张宝善;王玉君;;二甲苯的联合散射光谱分析[J];化学通报;1966年01期

2 王丽云;李刚;李哲;林凌;毕平;;分布式多位置散射光谱法对被测组织内部信息的初步研究[J];光谱学与光谱分析;2014年04期

3 衷明华;氯化银纳米粒子散射光谱的应用研究[J];广州化工;2005年03期

4 吕昌银;韩志辉;李庆;王永生;杨胜圆;;流式细胞术散射光谱法测定痕量银的研究[J];分析测试学报;2005年06期

5 刘文伯;;晶态物质的联合散射光谱[J];化学通报;1966年04期

6 梁榕源,林竹光,苏兴平,周静波,黄贤智;乳化剂OP/水-氯化银体系光散射光谱应用研究[J];福州大学学报(自然科学版);1999年S1期

7 曾晓燕;黄婉莹;吴雪群;衷明华;;散射光谱法测定微量银的研究[J];仪器仪表与分析监测;2006年01期

8 刘庆业,蒋治良,蒙冕武;钯纳米微粒的微波高压液相合成及共振散射光谱研究[J];分析测试技术与仪器;2001年04期

9 詹国庆;孔令波;;羧基化碳纳米管存在下茜素红-蛋白质的光散射光谱研究[J];分析科学学报;2007年04期

10 刘绍璞,刘忠芳;阳离子表面活性剂-曙红Y体系的二级散射光谱及其在分析化学上的应用[J];分析化学;1996年06期

中国重要会议论文全文数据库 前8条

1 曹淑德;;喇曼散射光谱在鉴定矿物上的应用[A];第一届全国光散射会议会议指南[C];1981年

2 陈英方;吴知非;龚俊;;单纤维喇曼散射光谱——聚丙烯纤维的光降解研究[A];全国第三届光散射学术会议论文摘要[C];1985年

3 王宗明;;激光喇曼散射光谱在化学中的应用[A];第一届全国光散射会议会议指南[C];1981年

4 王乐新;赵志敏;;正常和异常血清共振散射光谱的研究[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年

5 陈旭东;杨金;符若文;章明秋;;共振散射光谱研究聚合物相分离动力学[A];2009年全国高分子学术论文报告会论文摘要集（上册）[C];2009年

6 王成;马俊领;李延;魏勋斌;;细胞光散射光谱的研究现状与进展[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年

7 张树霖;周赫田;容祖秀;刘丽珍;;MBBA和nocB的喇曼散射光谱[A];第一届全国光散射会议会议指南[C];1981年

8 陈俊科;孙予;侯晓强;;注射用针剂药物的拉曼散射光谱研究[A];第十五届全国光散射学术会议论文摘要集[C];2009年

中国博士学位论文全文数据库 前4条

1 何佑秋;金纳米微粒与有机小分子相互作用的共振Rayleigh散射光谱及其分析应用研究[D];西南师范大学;2005年

2 王健;基于金纳米棒的生物传感与癌症的光热治疗研究[D];西南大学;2012年

3 王乐新;人体血样的光谱特征探索与研究[D];南京航空航天大学;2009年

4 辛宏梁;芴衍生物拉曼散射和隧穿电流电场响应[D];华南理工大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 李龙;基于神经网络的散射光谱分类识别的研究[D];长春理工大学;2016年

2 王丽云;多位置散射光谱法对皮肤组织内部信息的初步研究[D];天津医科大学;2014年

3 李滨宇;基于偏最小二乘法的散射光谱探测反演研究[D];长春理工大学;2014年

4 刘健;蛋白质—多糖反应体系的共振瑞利散射光谱、共振非线性散射光谱及其分析应用研究[D];西南大学;2010年

5 宋薇;匀速自转运动物体散射光谱的研究[D];长春理工大学;2014年

6 杜玲艳;后向偏振散射光谱系统的构建及初步应用[D];华中科技大学;2007年

7 周金风;某些纳米微粒的共振瑞利散射和共振非线性散射光谱及其分析应用[D];西南大学;2010年

8 覃爱苗;金、银纳米粒子的微波和光化学合成及其共振散射光谱研究[D];广西师范大学;2002年

9 刘永敬;血清白蛋白与有机小分子相互作用的散射光谱法研究[D];河北师范大学;2005年

10 张玲;铷原子共振布拉格散射光谱研究[D];山西大学;2011年

，

本文编号：747110