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基于树形方法的有效拉曼光谱识别

DOI：10.1016/j.culher.2018.10.016 期刊：Journal of Cultural Heritage 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 光谱信息处理是研究各类文化遗产材料的重要工具。拉曼光谱因其非侵入性已成为化合物鉴定的常规手段，但操作往往较为复杂。目前借助现有光谱数据库和光谱匹配算法，可对艺术材料进行光谱识别与分析。我们证明通过名为"极端随机树"的机器学习方法，能以监督学习方式建立模型，实现全谱范围与对应矿物的精准匹配。经测试，该方法在修正后的RRUFF数据集上超越现有技术水平，同时保持低计算复杂度并天然支持并行化。
作者： Vasileios Sevetlidis，George Pavlidis
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

提出一种新颖的光谱识别计算方法，该方法融合两种策略：(a) 训练数据集的合理选择、预处理与增强；(b) 采用能有效分类多维噪声数据且不易过拟合的机器学习方法。

研究成果

所提出的方法，尤其是极端随机树（Extra Trees）方案，在校正后的RRUFF数据集上分类准确率超越了此前报道的最佳结果，证明基于集成学习的方法能够高效学习并区分光谱样本中化学混合物的细微差异，且无需计算负担。

研究不足

该方法的表现取决于训练数据集的质量和代表性。预处理和增强步骤需要仔细调整，以避免改变给定峰所代表的化合物的身份。

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