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    高維寬譜檢測(cè)分析應(yīng)用系統(tǒng)的研究

    2020-07-22 09:57:27馬增
    關(guān)鍵詞:自適應(yīng)大數(shù)據(jù)人工智能

    摘要:本文針對(duì)稀土元素檢測(cè)、國(guó)土資源等領(lǐng)域的高維光譜分析?;谌斯ぶ悄芗夹g(shù),提出了高維寬譜系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)、組成以及各個(gè)組成部分的內(nèi)容、主要技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)、需要解決的技

    術(shù)問(wèn)題和實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)等。

    關(guān)鍵詞:高維寬譜;人工智能;譜線輪廓;自適應(yīng);譜圖匹配;譜線識(shí)別;大數(shù)據(jù)

    中圖分類號(hào):TP183 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ?文章編號(hào):1007-9416(2020)06-0000-00

    1系統(tǒng)目標(biāo)

    1.1 總體目標(biāo)

    系統(tǒng)是以原子物理學(xué)、量子力學(xué)、原子發(fā)射光譜理論、原子發(fā)射光譜干擾理論、化學(xué)計(jì)量學(xué)等理論等作指導(dǎo);以計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、儀器分析、化學(xué)分析、現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理、工程數(shù)學(xué)、矩陣?yán)碚摰葹楣ぞ?以元素譜線基礎(chǔ)信息、譜線干擾信息庫(kù)為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)源;以高維譜線輪廓模型為擬合標(biāo)準(zhǔn);以化學(xué)計(jì)量學(xué)各種算法、高維譜圖基線確定、高維譜圖平滑、高維去卷積分、高維二階差分尋峰、高維譜線擬合、譜圖匹配、譜線識(shí)別等做為關(guān)鍵技術(shù);以CCD器件為數(shù)據(jù)采集器件;以稀土元素檢測(cè)、有色金屬、國(guó)土資源、地質(zhì)勘探、農(nóng)業(yè)遙感、科研院所、數(shù)字醫(yī)療、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域?yàn)榉?wù)對(duì)象,構(gòu)建在這些領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析的戰(zhàn)略支撐。具體目標(biāo)為:

    (1)建立高維譜圖大數(shù)據(jù)的快速應(yīng)急處理及高維譜圖的可視化體系;

    (2)建立高維譜圖的專家系統(tǒng)應(yīng)用體系;

    (3)建立高維譜圖深度處理體系;

    (4)建立標(biāo)準(zhǔn)譜線峰型輪廓的譜線標(biāo)準(zhǔn)體系;

    (5)建立強(qiáng)大的痕量檢測(cè)體系;

    (6)建立元素多線-多段-多時(shí)段分析體系;

    (7)建立智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)。

    1.2 主要技術(shù)

    (1)大數(shù)據(jù)高維譜的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理;

    (2)高維譜圖的可視化及深度處理、圖像銳化、像元加強(qiáng)突出、邊緣檢測(cè)計(jì)算;

    (3)高維譜的自適應(yīng)基線確定、高維譜自適應(yīng)去燥平滑、高維譜自適應(yīng)尋峰、高維譜自適應(yīng)譜峰擬合;

    (4)高維譜圖匹配和譜線識(shí)別。

    2系統(tǒng)構(gòu)架

    高維寬譜檢測(cè)分析應(yīng)用系統(tǒng)的系統(tǒng)框架如圖1所示:

    本系統(tǒng)包括四大部分:

    2.1使用對(duì)象

    包括光譜領(lǐng)域?qū)<摇⒓夹g(shù)工程師、元素分析用戶,通過(guò)系統(tǒng)接口來(lái)使用。

    2.2系統(tǒng)接口

    系統(tǒng)接口就是系統(tǒng)的一些為光譜領(lǐng)域?qū)<?、技術(shù)工程師、分析用戶使用的應(yīng)用程序界面。其包括:高維譜圖可視化(1D/2D/3D)顯示、樣品分析、系統(tǒng)測(cè)試和其他工具。

    2.3智能庫(kù)及核心技術(shù)庫(kù)

    這是系統(tǒng)的核心,包括兩大部分人工智能庫(kù)和核心技術(shù)庫(kù)。

    2.3.1智能庫(kù)

    人工智能庫(kù)包括光譜分析領(lǐng)域的知識(shí)庫(kù)、知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)、推理機(jī)、解釋機(jī)構(gòu)和深度學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)五大部分[1]。

    2.3.2核心技術(shù)庫(kù)

    核心技術(shù)庫(kù)包括化學(xué)計(jì)量學(xué)算法庫(kù)和數(shù)字信號(hào)處理核心庫(kù)二部分。

    化學(xué)計(jì)量學(xué)算法庫(kù)主要有:回歸分析、多元校正、主成分分析、方差分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

    數(shù)字信號(hào)處理主要包括:高維譜圖的平滑與濾波、高維譜圖的基線確定、高維譜圖的峰位識(shí)別及峰區(qū)確定、高維譜圖的擬合等。

    2.3.3人工智能技術(shù)庫(kù)

    包括譜圖識(shí)別、譜線識(shí)別和系統(tǒng)智能評(píng)價(jià)等。

    2.4綜合數(shù)據(jù)庫(kù)

    綜合數(shù)據(jù)庫(kù)它是分析元素過(guò)程中符號(hào)或數(shù)據(jù)的集合,用于存儲(chǔ)光譜分析的原始事實(shí)、推導(dǎo)過(guò)程中得到的中間信息(數(shù)據(jù))、推理的中間假設(shè)、中間結(jié)論、目標(biāo)結(jié)果、推理過(guò)程的信息。

    數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增、刪、改以及維護(hù)工作,以保證數(shù)據(jù)表示方法與知識(shí)表示方法的一致性。

    3需要解決的技術(shù)問(wèn)題

    本系統(tǒng)需要解決以下技術(shù)問(wèn)題[2]:

    3.1 實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題

    分析設(shè)備提供高維的譜數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量大(650/s~1.0G),分析設(shè)備的大數(shù)據(jù)包含多維背景、噪音以及有用的譜峰,特別是在低統(tǒng)計(jì)值的高維譜數(shù)據(jù)中提取有用信息,而且是實(shí)時(shí)的提取是本系統(tǒng)要面對(duì)的大問(wèn)題。

    3.2 系統(tǒng)1D/2D/3D可視化問(wèn)題

    對(duì)從分析設(shè)備大數(shù)據(jù)中提取的有用信息,要實(shí)時(shí)的2D,3D顯示、渲染,給予分析人員交互、對(duì)譜圖進(jìn)行更進(jìn)一步的深度分析如:譜圖圖像圖像銳化、邊緣檢測(cè)、浮雕處理、運(yùn)動(dòng)模糊、譜圖像元加強(qiáng)突出等的分析。

    3.3 病態(tài)系統(tǒng)求解問(wèn)題

    由于在解析儀器大數(shù)據(jù)分析模型中,公式(4.65)、(4.66)是個(gè)超定方程組,這個(gè)方程沒(méi)有唯一解,只有最優(yōu)解。為了得到更優(yōu)的解,需要正則化方法來(lái)求解。

    3.4 包含極小噪聲而引起的大的測(cè)量結(jié)果誤差問(wèn)題

    通過(guò)正則化,可以得到最優(yōu)解。但正則化有很多種方法,為了減少由于噪聲而引起的大的測(cè)量結(jié)果誤差問(wèn)題,采取正定矩陣,這樣保證測(cè)量結(jié)果誤差更小。除此之外,噪聲引起的誤差不能引起系統(tǒng)的穩(wěn)健性。也就是說(shuō)保證系統(tǒng)的收斂。

    3.5 由于計(jì)算精度產(chǎn)生的截?cái)嗾`差引起的測(cè)量結(jié)果誤差問(wèn)題

    我們知道,在求解正則化的求解過(guò)程中,都是一些浮點(diǎn)數(shù)的計(jì)算,計(jì)算機(jī)的位數(shù)限制肯定在浮點(diǎn)數(shù)的加減乘除運(yùn)算肯定會(huì)引起四舍五入和截?cái)嘤?jì)算誤差,特別是積累的誤差會(huì)對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生很大的影響。

    3.6 譜圖高分辨率問(wèn)題

    高維譜圖的正確的分辨率是重要的問(wèn)題。譜圖的尋峰過(guò)程中,特別是對(duì)低統(tǒng)計(jì)譜數(shù)據(jù)及高維譜來(lái)說(shuō)更重要。不能因?yàn)槁┓宥绊懽V圖的最終結(jié)果的解析。

    3.7 迭代的收斂速度

    收斂速度是決定系統(tǒng)的重要指標(biāo),在分析設(shè)備的大數(shù)據(jù)處理過(guò)程中要求快速的得到分析結(jié)果。由于在計(jì)算過(guò)程中系統(tǒng)采取迭代方法,迭代算法的優(yōu)劣決定收斂的迭代次數(shù),迭代次數(shù)決定算法的優(yōu)劣。

    4系統(tǒng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益

    4.1提升國(guó)防保障能力

    在稀土元素檢測(cè)領(lǐng)域,稀土元素是工業(yè)的味精,少量的稀土元素對(duì)材料的性能有重大的影響。特別是對(duì)航空、航天發(fā)動(dòng)機(jī)來(lái)說(shuō),加入微量的稀土元素,提高發(fā)動(dòng)機(jī)熔點(diǎn),大大改善提高發(fā)動(dòng)機(jī)的性能,對(duì)國(guó)防工業(yè)有著重要的意義。

    4.2提高行業(yè)分析水平

    在國(guó)土資源領(lǐng)域,原《國(guó)土資源部十三五國(guó)土資源普查規(guī)劃》中指出,在國(guó)家地質(zhì)化學(xué)填圖1:20萬(wàn)、1:25萬(wàn)的基礎(chǔ)上,即將開(kāi)展1:1萬(wàn)、新1:5萬(wàn)全國(guó)性的地球資源普查系統(tǒng),為國(guó)家的大政方針提供戰(zhàn)略數(shù)據(jù)支撐。

    4.3具有環(huán)保作用

    對(duì)有色領(lǐng)域來(lái)說(shuō),由于分析精度高,尤其是對(duì)貴金屬金、銀、鎳、鉻以及高純氧化物來(lái)說(shuō),精度增加一位,則經(jīng)濟(jì)效益呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。二是再加上分析時(shí)間短,使合格產(chǎn)品冶煉時(shí)間大大縮短。對(duì)冶煉來(lái)說(shuō),時(shí)間就意味著能量的消耗和污染物的排放,縮短時(shí)間就意味著節(jié)能和減排。

    對(duì)生產(chǎn)企業(yè)來(lái)說(shuō),分析精度高、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性提高意味著提高勞動(dòng)生產(chǎn)率,減少員工勞動(dòng)強(qiáng)度,減少分析樣品的能耗,可以更好的保護(hù)環(huán)境,減少環(huán)境污染。

    4.4促進(jìn)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步

    目前,國(guó)內(nèi)還沒(méi)有成熟的基于人工智能的高維光譜譜圖應(yīng)用分析系統(tǒng),該系統(tǒng)必將促進(jìn)國(guó)內(nèi)的光譜儀器行業(yè)的發(fā)展,核心技術(shù)勢(shì)必促進(jìn)國(guó)內(nèi)該行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。

    參考文獻(xiàn)

    [1]俞汝勤,梁逸曾,吳海龍.分析化學(xué)手冊(cè)第三版(化學(xué)計(jì)量學(xué)分冊(cè))[M].化學(xué)工業(yè)出版社, 2016.

    [2]Sophisticated algorithms of analysis of spectroscopic data 2008 Miroslav Morhá?.

    收稿日期:2020-05-08

    作者簡(jiǎn)介:馬增(1966—),男,天津人,本科,工程師,研究方向:基于人工智能的高維寬譜分析檢測(cè)。

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