等離激元增強拉曼光譜預處理和識別算法的研究.pdf

1、物質(zhì)檢測是保障生產(chǎn)生活安全的重要基礎，是監(jiān)督管理的重要手段。拉曼光譜技術以其快速、無損、樣品無需預處理等特點在物質(zhì)快速檢測領域受到越來越多的關注。但現(xiàn)有的拉曼光譜分析算法，大多針對專用儀器和單一體系物質(zhì)，要求操作人員有專業(yè)知識，通用性差。本文首先提出局部自適應多項式擬合和基于高斯峰假設兩種預處理算法，自動消除熒光背景，提高后續(xù)光譜分析的效率。這兩種算法準確可靠、無需人工干預、通用性強。本文針對不同的拉曼光譜分類識別應用場景，提出了三種基

2、于機器學習方法的解決方案:1、將邏輯回歸模型與拉曼光譜分類結(jié)合，有效解決普通多分類的應用場景問題。實驗顯示，采用極小極大自適應放縮算法可有效提取特征，更進一步提高光譜識別的準確性;2、將超圖學習方法與拉曼光譜分類結(jié)合，在標注樣本很少的情況下借助無標注樣本進行學習，得到比有監(jiān)督學習更好的分類效果，解決了訓練樣本不充分的應用場景問題;3、將深度學習與拉曼光譜分類結(jié)合，采用棧式去噪自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習實現(xiàn)形式，有效解決無先驗知識特征提取的