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等离激元增强拉曼光谱预处理和识别算法的研究

作　者: 孙锡龙
导　师: 谢怡
学　校: 厦门大学
专　业: 计算机技术
关键词: 拉曼光谱预处理分类识别
分类号: TP391.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 3次
引　用: 0次
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内容摘要

物质检测是保障生产生活安全的重要基础,是监督管理的重要手段。拉曼光谱技术以其快速、无损、样品无需预处理等特点在物质快速检测领域受到越来越多的关注。但现有的拉曼光谱分析算法,大多针对专用仪器和单一体系物质,要求操作人员有专业知识,通用性差。本文首先提出局部自适应多项式拟合和基于高斯峰假设两种预处理算法,自动消除荧光背景,提高后续光谱分析的效率。这两种算法准确可靠、无需人工干预、通用性强。本文针对不同的拉曼光谱分类识别应用场景,提出了三种基于机器学习方法的解决方案：1、将逻辑回归模型与拉曼光谱分类结合,有效解决普通多分类的应用场景问题。实验显示,采用极小极大自适应放缩算法可有效提取特征,更进一步提高光谱识别的准确性；2、将超图学习方法与拉曼光谱分类结合,在标注样本很少的情况下借助无标注样本进行学习,得到比有监督学习更好的分类效果,解决了训练样本不充分的应用场景问题；3、将深度学习与拉曼光谱分类结合,采用栈式去噪自编码神经网络的深度学习实现形式,有效解决无先验知识特征提取的应用场景问题。同时,验证了自编码器的数据压缩和重建能力,讨论隐藏结点个数、隐藏层数以及噪声比率等影响因素对分类效果的影响。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
Contents  8-10
第一章简介  10-16
  1.1 背景  10-13
    1.1.1 拉曼光谱技术的特点和应用意义  10-12
    1.1.2 选题依据和研究目标  12-13
  1.2 本文的主要内容和结构安排  13-16
第二章拉曼光谱预处理和识别技术的研究现状  16-22
  2.1 拉曼光谱预处理技术  16-18
    2.1.1 拉曼光谱预处理的必要性和目的  16
    2.1.2 拉曼光谱预处理技术的研究方现状及其局限性  16-18
    2.1.3 拉曼光谱预处理技术面临的挑战  18
  2.2 光谱识别  18-22
    2.2.1 光谱识别技术研究的意义及必要性  18-19
    2.2.2 拉曼光谱识别技术的研究现状及其局限性  19-20
    2.2.3 研究光谱识别技术面临的挑战  20-22
第三章拉曼光谱预处理算法的设计与评估  22-52
  3.1 问题及标准  22-23
  3.2 基于高斯峰假设的算法  23-36
    3.2.1 理论与算法  23-27
    3.2.2 实验及结果分析  27-36
  3.3 局部自适应多项式拟合的算法  36-50
    3.3.1 算法思想  37-38
    3.3.2 理论及算法  38-41
    3.3.3 实验及结果讨论  41-50
  3.4 本章小结  50-52
第四章拉曼光谱识别算法的设计与评估  52-70
  4.1 拉曼光谱识别算法的准备  52-53
  4.2 基于逻辑回归模型的算法  53-57
    4.2.1 可行性与基本原理  54-55
    4.2.2 实验结果及分析  55-57
  4.3 基于超图学习的算法  57-61
    4.3.1 可行性与基本原理  57-59
    4.3.2 实验结果及分析  59-61
  4.4 基于深度学习的算法  61-69
    4.4.1 深度学习应用到拉曼光谱的识别上的可行性  61-62
    4.4.2 深度学习的基本原理及优势  62-64
    4.4.3 实验结果及分析  64-69
  4.5 本章小结  69-70
第五章结论与展望  70-72
  5.1 论文总结  70
  5.2 工作展望  70-72
参考文献  72-76
研究生期间发表论文及参加项目情况  76-77
致谢  77-78
附录  78

等离激元增强拉曼光谱预处理和识别算法的研究

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