韩凉
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：北京交通大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：一般工业技术金属学及工艺天文地球交通运输工程更多>>
- 基于Inception网络的好奇号火星车地面标样LIBS光谱定量建模被引量：2
- 2020年
- 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.
- 张乐豪张立武中臣张承进凌宗成韩凉韩凉
- 关键词：激光诱导击穿光谱火星车
