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深度学习对振动类光谱信息的处理论文笔记

光谱原始数据通常存在伪影,噪声等问题,而预处理步骤可能对准确率造成影响,同时对不同数据的适应性差,神经网络能提供端到端的方法(或者省去某个预处理步骤),因而具有一定前景。数据驱动的深度学习技术可以发现大数据集中复杂的结构,并从数据中提取关键特征。

一.综述

  • 文章:Deep learning for vibrational spectral analysis: Recent progress and a practical guide(2019) - 自2017年提出,将深度学习应用于光谱处理这一领域,迄今有十七篇文章发表(12定量,5定性)。本文的目的为:
    1.总结光谱分析中常用方法的挑战;
    2.回顾了深度学习的发展及其在光谱分析中的优势和局限性
    3.提供了一个关于深度学习分析工作流的技巧和技术的实用指南。

1.挑战

  • 数据预处理:拓展性差,且不同的任务可能适合不同的组合与顺序,需要大量尝试。- 特征选择:特征量大,降维(比如PCA)可能需要先验知识,可能造成数据缺失,过拟合等现象。- 定量分析与定性分析的多元方法:来源不同的数据可能存在不同的问题,模型在不同处理任务上表现存在差异。 多变量校准方法发现很难对来自不同来源的数据集提供稳健的预测,极大程度依赖训练集数据。 鉴于对现场检测和决策的需求日益增加,需要开发一种集成的分析方法,旨在从原始光谱中学习模式,并提高模型的准确性和鲁棒性。

2.常用于谱分析的神经网络

(A)人工神经网络。 (B)卷积神经网络。 ©自动编码器网络。
常用频率:B>C>A - 优势:
1.精度高。
2.能妥善处理线性或非线性结构的数据。
3.它不受预处理过程的影响,可以从原始光谱中学习关键模式(效果通常大幅优于其它方法)。减少预处理和特征选择的烦恼,极大避免过拟合。
4.深度神经网络的先进体系结构和正则化技术有效地降低了过拟合的风险。
5.大量数据能极大提高网络性能。
- 局限性:
1.可解释性
2.少量数据影响网络的性能
- 设计方法:
在这里插入图片描述
文章后半部分就是对深度学习的介绍了,意义不大,在此省略。

二.一些具体设计(针对光谱处理任务设计网络)

1.DeepCID

  • 文章: Deep learning-based component identification forthe Raman spectra of mixtures(2019)- 期刊:Analyst- 任务:预测混合物中成分- 数据集:
    1> 167个纯化合物拉曼光谱(均为制药工业常见原料)
    2> 6个混合物样本,采用与数据集1相同的器材与方法进行测量
    3> 94种甲醇,乙腈,蒸馏水三元混合物光谱- 数据增强:混合1>种的化合物,针对每种化合物产生20000个模拟混合光谱用于训练。正谱(有此化合物),负谱(没有)各一半,此化合物与其它干扰化合物比例均随机产生。15000训练集,2500验证集,2500测试集。每个化合物的数据集在每个拉曼位移时归一化为零均值与标准方差。- 网络结构
    在这里插入图片描述
    这个网络蛮麻烦的一点是每个化合物训练了一个模型,有点繁复,如果能一个模型解决所有化合物是更好的。- 对比结果
    在这里插入图片描述
    间歇性比不过LR,不过都是99%了确实不好优化。

2.LeNet变体

  • 文章:Deep convolutional neural networks for Ramanspectrum recognition: a unified solution(2017) - 期刊:Analyst - 任务:识别物质(矿物样本);CNN对基线矫正鲁棒性 - 数据集:RRUFF数据集,1671种矿物,共5168个光谱(每种1-40个不等);512种未校正矿物;Unipr-mineral数据集,107种矿物共163个光谱 - 数据增强:
    1>左右随机移动几个波谱
    2>添加随机噪声,与每个波数大小成正比
    3>具有多个光谱的物质,采用线性组合构成,随机了含量占比参数 - 任务二中的测试矫正方法:
    modified polynomial fitting, rubber band, robust local regression estimation, iterative restricted least squares, asymmetric least square smoothing, rolling ball. - 网络结构
    在这里插入图片描述 - 结果:
    任务一:
    在这里插入图片描述
    红色为测试的样本,将神经网络概率最大的三个预测结果列出,绿色为预测正确结果。(波动指每一类矿物的光谱自己存在波动,这张图应该是从数据集画出来的,不是网络直接输出光谱)
    在这里插入图片描述
    可以看到CNN的效果最好 任务二:
    在这里插入图片描述
    可见是否矫正基线对神经网络的影响远小于其它方法,甚至原始数据在神经网络上能获得更好的效果。

3.DeepSpectra

  • 文章:DeepSpectra: An end-to-end deep learning approach for quantitative spectral analysis(2019)- 期刊:Analytica Chimica Acta- 任务:玉米,小麦,平板电脑,土壤(与三个卷积网络与)- 数据集:
    在这里插入图片描述
  • 评价指标:
    均方误差 用于评价模型性能
    在这里插入图片描述
    变异系数 CV评价模型可重复性
    在这里插入图片描述
  • - 网络结构:
    在这里插入图片描述
    在熟悉的卷积池化全连接之外添加了Inception结构(二层三层中的并行卷积块)。- 结果:
    不同预处理:
    在这里插入图片描述
    不同传统方法:
    在这里插入图片描述
    不同网络方法:
    在这里插入图片描述

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原文链接:https://blog.csdn.net/full_adder/article/details/115128288

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