基于栈式自编码器的FTIR光谱识别

• 作者: 余晓晖 李四海
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 医学
• 关键词: 傅里叶变换红外光谱 深度学习 栈式自编码 定性分析
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 254-258
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|R284.1
• 字数: 4347字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.06.046

摘要

传统浅层模型不能有效提取FTIR光谱数据的潜在特征.提出一种基于栈式自编码器SAE(Stacked Auto Encoder)的光谱识别方法.通过堆叠稀疏自编码器构建深度网络,采用逐层贪婪训练学习光谱特征,根据学习到的特征有监督地训练softmax分类器,使用反向传播算法对网络进行微调.对麻花秦艽和大叶秦艽的FTIR光谱进行识别,基于SAE的分类准确率为96.67％,比偏最小二乘判别分析(PLSDA)和模型集群方法分别提高13.34％和10％.实验结果表明,该方法用于秦艽的快速、准确鉴别是可行和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余晓晖	甘肃中医药大学药学院	59	415	12.0	17.0
2	李四海	甘肃中医药大学信息工程学院	33	80	6.0	7.0