【摘 要】
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食品掺杂问题是我国食品安全的突出矛盾之一,其非定向筛查是分析科学领域的前沿热点。本论文尝试提出深度学习驱动的超快拉曼高光谱成像方法(Deep learning driven ultra
【机 构】
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中国民航大学安全科学与工程系,天津市东丽区,300300
【出 处】
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2019中国化学会第十五届全国计算(机)化学学术会议
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食品掺杂问题是我国食品安全的突出矛盾之一,其非定向筛查是分析科学领域的前沿热点。本论文尝试提出深度学习驱动的超快拉曼高光谱成像方法(Deep learning driven ultra-fast Raman hyperspectral imaging method,DLD-URHI),在不改变硬件仪器条件的前提下,采用深度残差卷积神经网络(Deep Residual Convolutional Neural Network,DRCNN)对短积分时间的拉曼高光谱数据进行重构,将拉曼高光谱成像速度提升了近30倍。
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