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多任務(wù)學(xué)習(xí)及其在光譜數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2020-08-08 15:01
【摘要】:近年來,利用紫外可見或者紅外光譜儀測量分析物的光譜信息,之后從光譜信息中提取分析物的各種化學(xué)物理參數(shù)的方法在工業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。這種方法使用起來的簡便快速,同時基本不會損害分析樣本。光譜測量方法特別適合于如水中污染物監(jiān)測這類的在線實時監(jiān)控中。光譜分析方法的流行的一個主要原因是隨著近年來機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,越來越多的新的先進的機器學(xué)習(xí)技術(shù)被引入到了光譜數(shù)據(jù)的建模之中。同時為了適應(yīng)光譜數(shù)據(jù)維度高,各個維度之間存在強相關(guān)性的特點,人們也提出來許多適合于光譜數(shù)據(jù)分析的新的建模方法。本文從研究采用紫外可見光譜的水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)出發(fā),研究了多個光譜定量分析模型的標(biāo)定問題以及多個光譜標(biāo)定模型之間的遷移問題。主要是將機器學(xué)習(xí)中多任務(wù)學(xué)習(xí)的方法引入到了光譜數(shù)據(jù)分析中,針對光譜數(shù)據(jù)的特點設(shè)計了幾種新的光譜定量分析以及模型遷移的方法,之后將這些方法推廣了一般的機器學(xué)習(xí)問題之中。本文的主要工作可以歸結(jié)為以下幾個方面:第一,在利用光譜數(shù)據(jù)對分析物進行分析的時候,通常我們需要在實驗室中搜集大量樣本,然后用適當(dāng)?shù)墓庾V多元校正模型對樣本的物理或者化學(xué)特征以及其對應(yīng)的測量光譜之間的關(guān)系進行建模。在實際的使用中的光譜數(shù)據(jù)測量的環(huán)境可能與建模的實驗室環(huán)境并不相同,因此我們通常也會搜集一些實際環(huán)境下的樣本,然后用實際環(huán)境下的樣本對實驗室中建立的模型進行遷移,獲得適合于實際環(huán)境中的模型。我們提出了幾種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)和高斯過程的模型遷移方法,這些方法只需要使用少量的真實環(huán)境中的樣本就可以把實驗室中建立的模型遷移到真實的環(huán)境之中。第二,對于一個基于紫外可見光譜儀的水質(zhì)檢測系統(tǒng),我們會搜集到多個環(huán)境下的光譜和分析物濃度的數(shù)據(jù),如果能夠同時利用這些多個環(huán)境中的數(shù)據(jù)以及他們之間多元校正模型之間的聯(lián)系,就可以構(gòu)建出各個環(huán)境下的更加準(zhǔn)確模型。我們利用了多任務(wù)學(xué)習(xí)的方法來分析不同光譜儀數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,對于光譜數(shù)據(jù)特征維度高的特點,提出了兩種同時選取特征波長以及提取不同模型之間共同結(jié)構(gòu)的新的多任務(wù)學(xué)習(xí)方法。第三,我們提出了一種貝葉斯的可以同時進行特征提取的稀疏混合專家模型;旌蠈<夷P涂梢詫⑤斎霕颖緞澐值蕉鄠子空間,然后用不同的子模型分別對劃分后的數(shù)據(jù)進行建模,為了使得混合專家模型能夠分析高維光譜數(shù)據(jù),我們將稀疏貝葉斯方法與混合專家模型結(jié)合提出了一種新的稀疏混合專家模型。新提出的這個模型可以在不知道光譜數(shù)據(jù)的來源的時候分析從多種環(huán)境下搜集到的光譜數(shù)據(jù)。第四,我們將多任務(wù)學(xué)習(xí)方法和混合專家模型建模方法進行了結(jié)合,將多任務(wù)學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到單個分類問題之中,提出了一種使用跡范數(shù)正則的混合專家模型。我們利用混合專家模型的思路將一個分類問題劃分成多個相關(guān)的子問題,同時利用多任務(wù)學(xué)習(xí)方法來提取這些子問題之間的聯(lián)系,避免劃分后訓(xùn)練單個子模型時樣本數(shù)不足的問題。在幾個機器學(xué)習(xí)的分類數(shù)據(jù)集上的實驗顯示了我們提出的這種方法的優(yōu)秀性能。
【學(xué)位授予單位】:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:O433.1;TP18
【圖文】:

樣本,標(biāo)準(zhǔn)樣本,算法選擇,投影點


邐2逡逑First邋principal邋component逡逑圖2.2由SVR方法和KS算法選擇的標(biāo)準(zhǔn)樣本,這些投影點表示了這60個標(biāo)定樣本逡逑的前2個主成分。逡逑20逡逑

光譜圖,光譜儀,光譜,數(shù)據(jù)集


RMTL2邐0.083邐C:邋1000000邋靴邋0.02邋A:邋100逡逑2.藥品數(shù)據(jù)集逡逑圖2.4顯示了這個數(shù)據(jù)集的第10個樣本被兩個光譜儀測量得到的光譜。這逡逑個數(shù)據(jù)集中己經(jīng)被劃分成了邋155個訓(xùn)練樣本和460個測試樣本,實驗里就直接使逡逑用這個劃分。為了和文獻[84]的迂移結(jié)果進行比較,這里使用了和文獻同樣預(yù)處逡逑理步驟:刪去了送個數(shù)據(jù)集中的13個認為是誤差點的樣本。實驗研究了從送個逡逑數(shù)據(jù)集的第一號光譜儀到第二號光譜儀么間模型的遷移,將標(biāo)準(zhǔn)樣本的個數(shù)固定逡逑成了邋24,因為根據(jù)文獻[84]的研充結(jié)果,一旦標(biāo)準(zhǔn)樣本的個數(shù)達到24個之后,進逡逑一步X椉穎曜佳鏡母鍪閱P透路椒ǖ慕峁跋旌芐。辶x希玻沖義

本文編號:2785723

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