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使用神经网络处理和分析拉曼光谱的算法

DOI：10.3103/S1068335618110015 期刊：Bulletin of the Lebedev Physics Institute 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 研究了分析气体混合物拉曼光谱时处理大数据集问题的解决方案。该算法基于人工神经网络，确定了神经网络在解决包括远程探测重烃在内的实时光谱分析实际问题中的使用条件，并通过采用顺序和并行数据处理的计算机辅助手段估算了算法速度。
作者： E. V. Dyachkov，M. A. Kazaryan，A. V. Obkhodskiy，E. V. Obkhodskaya，A. S. Popov，V. I. Sachkov
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

可靠探测碳氢化合物矿藏的问题可通过同时采用多种互补的搜索方法高效解决，包括目前最具前景的地表层遥感激光探测法与被动地震勘探法。其中，碳氢化合物矿藏远程地球化学分析方法的应用难题之一，在于必须处理通过激光雷达系统测量拉曼光谱所获得的海量数据集。

研究成果

研究结果表明，在学习样本量较小时使用并行数据处理的计算设施并不适宜，因为主要时间消耗在向全局处理器内存写入数据上。然而，在处理相对较大的数据集时，可以观察到神经网络学习和频谱分析速率都有显著提升。

研究不足

在小规模学习样本情况下使用具有并行数据处理功能的计算设备是不合算的，因为主要时间都耗费在将数据记录到全局处理器内存中。

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    型号：ZEISS Sigma 300 with RISE

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