回复仪器侠：能在低质量光谱分类中表现出色，这研究了不起
仪器侠
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近日，中国科学院合肥物质院安光所高晓明研究员团队在实现基于改进残差神经网络在劣质拉曼光谱检测识别微塑料方面取得新进展，相关研究成果以《基于改进神经网络结合劣质拉曼光谱的微塑料分类识别》为题发表在国际知名期刊Talanta上。 研究团队提出了一种改进的残差网络模型，可对激光功率不足和光谱采集时间较短的非理想实验条件下测得的微塑料不同质量拉曼光谱进行分类识别。相比传统的卷积神经网络，引入挤压-激发(SE)模块的改进的残差网络能够以不显著增加参数量和计算量情况下，在噪声干扰大、信噪比低的低质量微塑料拉曼光谱分类中达到更高的准确率。
