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期刊文章详细信息

基于深度降噪自编码神经网络的近红外光谱去噪    

Denoising of the Near Infrared Spectral Based on Deep Denoising Autoencoder Neural Network

  

文献类型:期刊文章

作  者:雷勇[1] 闫晓剑[1]

LEI Yong;YAN Xiao-jian(Sichuan Hongwei Technology Co.,Ltd.,Chengdu 614000 China)

机构地区:[1]四川虹微技术有限公司,四川成都614000

出  处:《自动化技术与应用》

基  金:四川省重大科技专项(编号2018TZDZX0007)。

年  份:2021

卷  号:40

期  号:4

起止页码:15-18

语  种:中文

收录情况:ZGKJHX、普通刊

摘  要:近红外光谱仪在数据采集时,由于受到多种因素的影响,光谱数据常常被一系列噪声所污染,对光谱建模与分析产生巨大的影响。在建模前必须要对数据进行预处理,本文提出一种基于栈式降噪自编码神经网络的光谱信号去噪方法,基于降噪自编码模型重构的思想来实现特征的自动提取,使用无监督逐层贪婪预训练和有监督微调的方法对深度自编码神经网络进行训练,对光谱信号具有良好的噪声滤除效果。与目前比较流行的小波去噪等相比,栈式降噪自编码神经网络有较好去噪性能。最后,本文基于实际光谱仪采集数据进行实验,实验结果验证了该方法的有效性。

关 键 词:光谱去噪  栈式降噪自编码  神经网络 重构  

分 类 号:TP18]

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同被引文献:

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