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近紅外光譜科技具有準確分析 |
| 發佈者：上海景鴻科譜光電科技有限公司 發佈時間：2025-01-13 16:16:08 點擊次數：330 關閉 |
近紅外光譜科技具有準確分析資料成分和特性、定量檢測、無損檢測等特點。 隨著人工智慧的進步和深度學習科技的發展，出現了基於深度學習算灋的近紅外光譜檢測系統，該系統包括各種典型的方法，並在食品安全監測、污染物檢測、藥物分析等方面取得了良好的應用效果。 本文系統回顧了國內外文獻，介紹了深度學習和近紅外光譜科技的原理、特點和發展歷史。 討論了基於深度學習的近紅外光譜檢測的研究意義。 綜述了基於深度學習的近紅外光譜相關科技的最新進展，闡述了這些方法的優缺點和適用領域，並對該領域未來的發展趨勢進行了展望和預測。
基於深度學習的近紅外光譜影像分類算灋與傳統化學計量學相比，它有三個主要優點：（1）具有强大的特徵選取能力，包括超分辯率重建、卷積神經網路等； （2）能够實現近紅外光譜數據的稀疏表示； （3）提高了算灋在複雜光譜環境下的適應性和魯棒性。 但其數據量大，數據維度高，模型參數多，在訓練過程中會消耗大量的時間和資源，而且現有的小模型只關注某一特定領域，沒有通用的大模型，對模型算灋提出了更高的要求。 |
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