等离激元增强拉曼光谱预处理和识别算法的研究

【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。
【作者】孙锡龙；
【导师】谢怡；
【作者基本信息】厦门大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】拉曼光谱；预处理；分类识别；

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