本發明提供了一種用于遠程拉曼礦物識別的深度學習模型多分類方法,包括以下步驟:獲取已知礦物物質的拉曼光譜數據進行預處理;構建并訓練卷積神經網絡模型;評價卷積神經網絡模型;對目標礦物物質種類進行分類,該方法有效的彌補了傳統遙感和紅外光譜等技術信號弱、光譜峰較寬等技術中的缺陷,成為未來深空表面物質探測的發展方向。
聲明:
“用于遠程拉曼礦物識別的深度學習模型多分類方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)