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本網(wǎng)訊（記者 鹿嘉惠）近日，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院安光所高曉明研究員團(tuán)隊(duì)在實(shí)現(xiàn)基于改進(jìn)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在劣質(zhì)拉曼光譜檢測識別微塑料方面取得新進(jìn)展，相關(guān)研究成果發(fā)表在國際知名期刊《塔蘭塔》上。

微塑料是指直徑小于5毫米的塑料顆粒，對環(huán)境和生物構(gòu)成嚴(yán)重危害，快速準(zhǔn)確對不同類型的微塑料進(jìn)行分類識別對環(huán)境中微塑料污染的追溯和針對性治理有重要意義。拉曼光譜技術(shù)具有無損檢測、非入侵性、樣品要求量低、空間分辨率高、光譜范圍寬等特點(diǎn)，適用于微塑料檢測識別。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以快速處理和分析大量光譜數(shù)據(jù)，能夠從復(fù)雜的拉曼光譜數(shù)據(jù)中快速提取特征進(jìn)行有效分類，然而運(yùn)用拉曼光譜處理和分析復(fù)雜環(huán)境或干擾情況下的微塑料仍然具有挑戰(zhàn)。

安光所團(tuán)隊(duì)成員王貴師研究員、陳家金副研究員和黃威翔碩士研究生等人，提出了一種改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)模型，可對激光功率不足和光譜采集時間較短的非理想實(shí)驗(yàn)條件下測得的微塑料不同質(zhì)量拉曼光譜進(jìn)行分類識別。相比傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，引入擠壓-激發(fā)（SE）模塊的改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)能夠在不顯著增加參數(shù)量和計(jì)算量情況下，在噪聲干擾大、信噪比低的低質(zhì)量微塑料拉曼光譜分類中達(dá)到更高的準(zhǔn)確率，并且通過Grad-CAM可視化反映了機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行光譜分類的依據(jù)。這項(xiàng)工作表明了機(jī)器學(xué)習(xí)在更多復(fù)雜環(huán)境和干擾下，分析處理低質(zhì)量拉曼光譜的能力。