基于卷积神经网络的近红外光谱多组分定量分析模型研究OA北大核心CSTPCD
Multicomponent Quantitative Analysis Model of Near Infrared Spectroscopy Based on Convolution Neural Network
近红外光谱分析技术已成为食品、农业和医药等领域中质量监控的重要分析手段.本研究提出了一种基于卷积神经网络的近红外光谱多组分定量分析模型(MulCoSpecNet),此模型由1个编码解码模块、1个专家模块、1个门控模块、1个多组分定量预测模块和1个超参数优化器组成.编码解码模块通过上采样和下采样方式降低光谱噪声以及随机误差,提高光谱信噪比;专家模块和门控模块利用不同权重构建不同子光谱;多组分定量预测模块采用卷积和池化等操作提高模型的预测精度和泛化能…查看全部>>
Near infrared spectroscopy(NIRS)has emerged as an indispensable analytical technology for quality monitoring in industrial and agricultural production.It is widely used in quantitative analysis in areas such as food,agriculture and medicine.To meet the requirements of industrial and agricultural production,it is particularly important to develop a NIRS quantitative analysis model that can predict the multicomponent of different samples.In this study,the mult…查看全部>>
于水;宦克为;王磊;刘小溪;韩雪艳
长春理工大学物理学院,长春 130022长春理工大学物理学院,长春 130022山东鼎夏智能科技有限公司,济南 250000吉林省科学技术信息研究所,长春 130033长春理工大学物理学院,长春 130022
近红外光谱深度学习卷积神经网络多组分定量分析
Near infrared spectroscopyDeep learningConvolution neural networkMulticomponentQuantitative analysis
《分析化学》 2024 (5)
基于准焦面图像的空间拼接型望远镜对准及共相关键技术研究
695-705,11
国家自然科学基金项目(No.61905023)和吉林省科技发展计划项目(No.20240404046ZP)资助. Supported by the National Natural Science Foundation of China(No.61905023)and Jilin Province Science and Technology Development Plan Project(No.20240404046ZP).
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