本發(fā)明提供了一種用于遠程拉曼礦物識別的深度學(xué)習(xí)模型多分類方法,包括以下步驟:獲取已知礦物物質(zhì)的拉曼光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理;構(gòu)建并訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;評價卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;對目標礦物物質(zhì)種類進行分類,該方法有效的彌補了傳統(tǒng)遙感和紅外光譜等技術(shù)信號弱、光譜峰較寬等技術(shù)中的缺陷,成為未來深空表面物質(zhì)探測的發(fā)展方向。
聲明:
“用于遠程拉曼礦物識別的深度學(xué)習(xí)模型多分類方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)