5.3 机器学习与深度学习在光谱分析中的应用

文档摘要

5.3 机器学习与深度学习在光谱分析中的应用 5.3 机器学习与深度学习在光谱分析中的应用随着光谱数据量的爆炸式增长以及对分析精度和复杂性需求的提高，传统的线性或基于经验的光谱分析方法日益显现其局限性。光谱数据具有高维度、非线性、噪声干扰、基线漂移以及样本间复杂交互作用等特点，这使得基于第一性原理或简单统计模型的分析变得困难。机器学习 (Machine Learning, ML) 和深度学习 (Deep Learning, DL) 作为强大的非线性建模工具，能够从海量复杂数据中自动学习特征和模式，为光谱分析带来了革命性的突破。它们在光谱数据的分类、回归、特征提取、降噪、异常检测以及复杂体系组分分析等方面展现出卓越的性能。