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基于孪生网络模型的岩石光谱自动分类方法
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作者 肖志强 贺金鑫 +2 位作者 陈德博 战晔 逯燕乐 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期558-562,共5页
岩石光谱是岩石物理化学性质、成分和结构的综合体现,如今已经被广泛应用于岩石分类研究中。岩石光谱数据具有高维的特征数量,在样本数量有限的情况下训练时,往往会产生维数灾难现象。由于岩石光谱的数据收集困难,这在产生极大的人力成... 岩石光谱是岩石物理化学性质、成分和结构的综合体现,如今已经被广泛应用于岩石分类研究中。岩石光谱数据具有高维的特征数量,在样本数量有限的情况下训练时,往往会产生维数灾难现象。由于岩石光谱的数据收集困难,这在产生极大的人力成本的同时也导致收集到的岩石光谱数据往往十分有限。因此如何能够在样本数量较少时,对岩石光谱数据取得较为准确的分类效果成为了如今热门的研究课题。利用辽宁兴城地区的典型岩石光谱数据,基于Python编程语言在训练样本较少的情况下构建了孪生网络分类模型,并以Triplet Loss作为损失函数,实现了3-way-1-shot分类模型,在测试集上取得了97.8%的分类准确率。同时使用了决策树、随机森林、支持向量机和K-近邻四种传统机器学习方法在相同训练样本下建立分类模型与之对比,通过绘制学习曲线,验证了这四种传统机器学习方法在小样本的情况下不具备良好的分类功能。由于将原始光谱数据转化为图片数据之后并不会影响孪生网络模型的分类效果,因此可以将岩石光谱分类问题转化为图像分类的问题,进而使用图像分类的方法和手段。实验结果表明,孪生网络模型在岩石光谱样本数量较少的情况下仍然能够取得优秀的分类效果,有效弥补了传统机器学习模型在小样本情况下的不足之处,并且由于其数据的输入是成对的,可以有效减小因训练样本过少而导致的过拟合问题。 展开更多
关键词 岩石光谱 辽宁兴城 监督分类 小样本学习 孪生网络
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