【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，中國(guó)科學(xué)院安光所高曉明研究員團(tuán)隊(duì)在實(shí)現(xiàn)基于級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析處理混合微塑料拉曼光譜方面取得新進(jìn)展，相關(guān)研究成果以《級(jí)聯(lián)改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于混合微塑料拉曼光譜重構(gòu)、分類和解混》為題發(fā)表在國(guó)際知名期刊Analytical　Chemistry上(SCI一區(qū)，　IF=6.7)。
 

　　微塑料，指直徑小于5毫米的塑料顆粒，作為一種新型污染物，學(xué)術(shù)界已經(jīng)在人體血液、偏遠(yuǎn)海島、極地冰雪與深海等均發(fā)現(xiàn)了微塑料的存在。拉曼光譜被視為是探測(cè)與識(shí)別微塑料的理想手段，但混合微塑料拉曼光譜處理和分類識(shí)別仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。
 

　　針對(duì)混合微塑料拉曼光譜處理和分類識(shí)別問(wèn)題，安光所團(tuán)隊(duì)成員王貴師研究員、陳家金副研究員和黃威翔碩士研究生等人，提出了級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光譜處理方案，實(shí)現(xiàn)混合微塑料拉曼光譜的高質(zhì)量穩(wěn)定重構(gòu)、光譜解混和有效分類。相比一般的注意力模塊，引入通道和空間注意力模塊(CSAM)，能夠以不顯著增加參數(shù)量和計(jì)算負(fù)擔(dān)情況下，具有更為出色的特征提取能力，同時(shí)使用了動(dòng)態(tài)混合物理?yè)p失函數(shù)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，進(jìn)一步提升了模型的收斂性。該研究對(duì)多種實(shí)驗(yàn)條件下測(cè)得的21種不同質(zhì)量混合微塑料樣本的拉曼光譜進(jìn)行光譜噪聲去除和基線矯正預(yù)處理，光譜質(zhì)量的改善提升了分類識(shí)別效果，以及對(duì)混合微塑料光譜解混，分離出了屬于單一微塑料成分的光譜。該光譜處理方案實(shí)現(xiàn)了更完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在混合微塑料拉曼光譜處理中的應(yīng)用。
 

　　本研究工作得到中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)院院長(zhǎng)基金創(chuàng)新項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目的資助。