本技术涉及基于BiLSTM Multi‑Head Attention的拉曼光谱分类方法,用以解决现有技术在处理复杂光谱数据时分类准确率低、泛化能力不足的技术问题。主要包括数据预处理、构建基于BiLSTM Multi‑Head Attention的深度学习分类模型、通过5折交叉验证对学习分类模型进行训练,优化模型参数,在测试集上对学习分类模型进行评估,深度学习分类模型包括输入层、BiLSTM层、注意力机制层、全连接层和输出层。该方法通过学习率调度、层归一化等优化技术,提高了模型的分类准确性和泛化能力,能够有效地对复杂拉曼光谱进行分类,适用于智能化的疾病检测和物质识别等领域。
背景技术
拉曼光谱是由光源对物质分子照射后散射生成,广泛应用于分析物质的结构信息,根据被照射物质内部的化学结构和官能团的不同,其生成的光谱数据也存在差异,因此也被称为物质的“化学指纹”。拉曼光谱不仅可以对物质进行定性分析还可以实现物质的定量分析,通过光谱峰强度可判断该物质含量。拉曼光谱具有高效、灵敏度高、取样简单无需接触样本,对于一些有感染性的样本可以有效保护试验人员,对样本无破坏性等优势。因此,如今拉曼光谱已应用在食品安全、医学检测、材料科学和石油化工等领域。
传统的拉曼光谱分析方法主要依赖于经验性判断和专家知识,通常采用特征提取与机器学习算法结合的方式。然而,随着数据集的规模不断增大,传统的手动特征提取方法逐渐暴露出局限性,无法有效捕捉复杂数据中的潜在信息。此外,传统机器学习算法在处理时序数据时,往往无法充分利用数据的时序特性,导致分类性能不足。因此,现有技术在处理复杂光谱数据时存在分类准确率低、泛化能力不足的问题。
实现思路