卷积,激光

发明名称 --- 基于深度学习卷积神经网络的LIBS多成分定量反演方法

Submitted by neurta on Thu, 04/02/2020 - 11:00
本发明公开了一种基于深度学习卷积神经网络的LIBS多成分定量反演方法,适用于激光光谱分析领域。本方法利用卷积神经网络算法在图像特征识别方面的独特优势,将其应用于LIBS光谱定量反演。由本发明所设计的卷积神经网络构建方案,能够对样品的LIBS谱线形态进行特征提取和深度学习,利用已知样品的LIBS光谱对卷积神经网络进行训练后,该网络可同时对未知样品的多种化学成分含量进行分析预测。本发明具有操作简捷、训练高效、准确度高、鲁棒性好的优点,适用于定量分析LIBS光谱,尤其适用于分析谱线形态复杂度较高、干扰噪声较大的LIBS光谱。