【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，中國科學(xué)院安光所高曉明研究員團隊在實現(xiàn)基于級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析處理混合微塑料拉曼光譜方面取得新進展，相關(guān)研究成果以《級聯(lián)改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于混合微塑料拉曼光譜重構(gòu)、分類和解混》為題發(fā)表在國際知名期刊Analytical Chemistry上(SCI一區(qū)， IF=6.7)。
微塑料，指直徑小于5毫米的塑料顆粒，作為一種新型污染物，學(xué)術(shù)界已經(jīng)在人體血液、偏遠海島、極地冰雪與深海等均發(fā)現(xiàn)了微塑料的存在。拉曼光譜被視為是探測與識別微塑料的理想手段，但混合微塑料拉曼光譜處理和分類識別仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。
針對混合微塑料拉曼光譜處理和分類識別問題，安光所團隊成員王貴師研究員、陳家金副研究員和黃威翔碩士研究生等人，提出了級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光譜處理方案，實現(xiàn)混合微塑料拉曼光譜的高質(zhì)量穩(wěn)定重構(gòu)、光譜解混和有效分類。相比一般的注意力模塊，引入通道和空間注意力模塊(CSAM)，能夠以不顯著增加參數(shù)量和計算負(fù)擔(dān)情況下，具有更為出色的特征提取能力，同時使用了動態(tài)混合物理損失函數(shù)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，進一步提升了模型的收斂性。該研究對多種實驗條件下測得的21種不同質(zhì)量混合微塑料樣本的拉曼光譜進行光譜噪聲去除和基線矯正預(yù)處理，光譜質(zhì)量的改善提升了分類識別效果，以及對混合微塑料光譜解混，分離出了屬于單一微塑料成分的光譜。該光譜處理方案實現(xiàn)了更完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在混合微塑料拉曼光譜處理中的應(yīng)用。
本研究工作得到中國科學(xué)院合肥物質(zhì)院院長基金創(chuàng)新項目、國家自然科學(xué)基金項目的資助。
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