光谱分析中人工智能技术的应用

典型的光谱分析工作流程通常包括数据预处理、特征选择和多元建模过程。主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）、人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）是定性和定量光谱分析中常用的多元建模方法。

在光谱分析中，预处理和特征选择对多变量模型的性能有很大的影响。为了消除光谱信号的伪影，人们开发了各种预处理方法，这些伪影通常来源于采集环境和人为操作。不同的预处理方法组合和顺序会产生不同的建模性能。误用预处理会使原始信号失真，降低频谱分析的精度。特征选择通常会导致部分信息丢失，这对于从数据中获取信息是不必要的。一般来说，尽管针对特定的数据集建议使用给定的预处理和特征选择过程，但由于工件的来源不同，它可能无法很好地用于其他分析任务。因此，需要一种集成的数据驱动分析方法来去除伪影并直接从光谱数据中提取相关信息，从而减少对数据集先验知识的需求。

人工智能的最新进展表明，数据驱动的深度学习技术可以发现大型数据集中的复杂结构，并从数据中提取关键特征，而无需人工设计特征。深度学习模型是由非线性模块组成的多层堆栈，这些模块从原始输入中学习模式，并逐渐将其转换为更高级别的表示。有了足够的这种变换，就可以学习高度复杂的函数。深度学习的成功是数据量增加和计算能力提高的结果。一些流行的深度学习架构在二维和三维数据分析中得到了令人满意的应用。例如，深度卷积神经网络在计算机视觉领域取得了突破性进展，而递归神经网络在文本和语音等序列数据分析方面表现出了更好的性能。深度学习已成功应用于许多工业领域，包括医学、生物信息学、遥感和交通领域。

最近的研究表明，深层神经网络可以应用于振动光谱分析。自2017年以来，针对一维振动光谱数据处理的深度学习方法、卷积神经网络和自编码网络的研究越来越多。深度学习的先进结构和嵌入式正则化技术显著降低了过度拟合的风险，从而解决了传统神经网络的主要问题。与其他化学计量学方法相比，深度神经网络可以从原始光谱中分层学习临界模式，在预处理和特征选择方面减少了人为因素，提高了模型的精度和鲁棒性。