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振动光谱与深度学习

  • 水木鱼
    2019/07/02
    Chinfo近红外小分队
    • 私聊

分析化学

  • 深度学习是一种先进的机器学习方法，具有很好的学习复杂关系的能力，可以直接从大规模原始数据集构建预测模型。随着人工智能的快速发展，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习在皮肤癌的分类，变异发现和基因分型，人类血细胞计数等方面取得了巨大的成功。对于振动光谱数据，Acquarelli等人使用CNN来识别重要的光谱区域。Chen等应用CNN建立近红外（NIR）光谱定量分析模型。Lu等人开发了基于CNN的模型来识别混合物拉曼光谱的成分。
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