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目录

摘 要

Abstract

1 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3研究内容

2 相关技术与理论基础

2.1深度学习与卷积神经网络方法概述

2.2 常用近红外光谱分析建模方法

3基于卷积神经网络的近红外光谱识别方法研究

3.1 基于MobileNetV2的轻量化近红外光谱模型构建

3.2近红外光谱分析流程

3.3 训练与验证集划分

3.4 数据扩充与预处理

4 实验结果与分析

4.1 自建数据集

4.2 实验环境

4.3 检验数据集准备

4.4 检验结果分析

5总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献

致 谢

附录

项目介绍

针对传统近红外光谱建模方法依赖人工特征提取、信息易丢失、泛化能力弱的问题，本文开展基于卷积神经网络的近红外光谱识别算法研究。研究以正辛烷、异辛烷两类同分异构体为识别对象，依托深度学习技术实现光谱特征自动提取与精准分类。本研究引入轻量化MobileNetV2架构搭建识别模型，结合数据增强、光谱预处理、分层数据集划分等技术优化模型性能，有效解决传统方法难以挖掘光谱数据潜在非线性关联的痛点。同时，构建包含同步、异步双模态的自建光谱数据集，通过多维度实验与主流建模方法对比验证模型性能。测试结果表明，本文模型在识别精度、稳定性与计算效率上均具备明显优势，可高效完成近红外光谱物质识别任务，能够适配工业快速质检场景，为近红外光谱智能分析与多领域应用提供高效可行的技术方案。

开发环境

开发语言：Python

深度学习框架：PyTorch

计算机视觉工具：Torchvision

数据处理工具：Numpy、Scikit-learn

图像处理工具：OpenCV、Pillow

系统架构：离线算法架构

开发工具：PyCharm

运行环境：Python3.8及以上、Windows10/11操作系统、NVIDIA Tesla T4 GPU

支持定做：java/php/python/android/ 小程序 /vue/ 爬虫 /c#/asp.net

系统实现

检验过程严格按照前期设计的实验方案执行。首先，利用 train_val_split.py 脚本对原始数据集按比例划分，按照 4：1 的比例将其分为训练集和验证集。这种划分方式旨在让模型在训练集中充分学习正辛烷和异辛烷光谱数据的特征模式，而验证集则用于评估模型在训练过程中的性能表现，及时发现模型是否存在过拟合等问题。代码运行结果如图4.2所示：

图4.2 测试结果

论文参考