本文關(guān)鍵詞：基于深層信念網(wǎng)絡(luò)的太赫茲光譜識(shí)別

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【摘要】：特征提取和分類(lèi)是太赫茲光譜識(shí)別的關(guān)鍵。部分物質(zhì)在太赫茲波段內(nèi)沒(méi)有明顯的吸收峰,難以人工定義、提取特征及分類(lèi)識(shí)別,為此,結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)(deep belief network,DBN)和K-Nearest Neighbors(KNN)分類(lèi)器的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于DBN的太赫茲光譜識(shí)別方法。首先利用S-G濾波和三次樣條插值對(duì)ATP,acetylcholine_bromide,bifenthrin,buprofezin,carbazole,bleomycin,buckminster和cylotriphosphazene在0.9~6THz內(nèi)的太赫茲透射光譜進(jìn)行歸一化處理;然后由兩層受限波爾茲曼機(jī)(restricted Boltzmann machine,RBM)構(gòu)建DBN模型,并采用逐層無(wú)監(jiān)督的方法訓(xùn)練模型,以自動(dòng)提取太赫茲光譜特征;最后用KNN分類(lèi)器對(duì)8種物質(zhì)的太赫茲透射光譜進(jìn)行分類(lèi)。結(jié)果表明,使用DBN自動(dòng)提取的光譜特征,KNN分類(lèi)器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到了90%以上,且KNN分類(lèi)器的識(shí)別率優(yōu)于其他三種分類(lèi)器;采用DBN自動(dòng)提取物質(zhì)的太赫茲光譜特征大大減少了工作量,在海量光譜數(shù)據(jù)識(shí)別中具有廣闊的應(yīng)用前景。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院;昆明理工大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 太赫茲光譜 深層信念網(wǎng)絡(luò) 特征提取 KNN
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61302042) 昆明理工大學(xué)自然科學(xué)研究基金項(xiàng)目(KKZ3201451015)資助
【分類(lèi)號(hào)】：O441.4
【正文快照】： 引言太赫茲波擁有光子能量低、生物和化學(xué)物質(zhì)能在太赫茲波段形成唯一的“指紋譜”等[1]獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn),在諸如無(wú)損檢測(cè)、質(zhì)量控制、生物醫(yī)學(xué)等[2-3]領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外對(duì)太赫茲光譜技術(shù)在物質(zhì)的檢測(cè)與識(shí)別方面的應(yīng)用進(jìn)行了一定程度的研究。Zhong等[4]使用最小

【相似文獻(xiàn)】

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8 實(shí)習(xí)記者 唐燾逸;反暴恐利器：國(guó)內(nèi)首臺(tái)太赫茲安檢儀發(fā)布[N];中國(guó)航空?qǐng)?bào);2014年

9 劉霞;集成太赫茲收發(fā)器在美問(wèn)世[N];科技日?qǐng)?bào);2010年

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本文編號(hào)：1107025