5.3.1 卷积神经网络 (CNN)

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5.3.1 卷积神经网络 (CNN) 5.3.1 卷积神经网络 (CNN) 在光谱分析中的应用在光谱分析领域，数据通常以一维信号的形式存在，表示在不同波长或波数下的强度、吸光度或反射率等。传统的光谱分析方法往往依赖于人工提取特征，例如特定峰的位置、高度、宽度以及峰面积比等。这种方法需要深厚的领域知识，且对光谱数据的噪声、基线漂移以及峰位微小偏移等变化较为敏感。随着机器学习技术的发展，尤其是深度学习的兴起，为光谱数据的自动特征提取和复杂模式识别提供了强大的工具。卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域最成功的模型之一，最初在图像处理领域取得了巨大成功，但其核心思想——通过卷积层自动学习局部特征并组合形成更复杂的特征——同样非常适用于处理具有局部相关性的一维光谱数据。