解释卷积神经网络分类器应用于激光诱导的分解光学发射光谱
Erik Képeš1, Jakub Vrábel2, Tomáš Brázdil3
1Central European Institute of Technology, Brno University of Technology, Purkyňova 656/123, CZ-61200, Brno, Czech Republic; Brno University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering, Institute of Physical Engineering, Technická 2, CZ-61669, Brno, Czech Republic.
激光诱导分解光谱 (LIBS) 中的人工神经网络 (ANN) 通常是黑盒子. 这项研究解释了ANN,揭示了它们学习了有意义的基本特征,并改善了用于火星探测器仪器等应用的光谱分析.
科学领域:
- 频谱学是一种光谱学.
- 机器学习 机器学习
- 行星科学 行星科学
背景情况:
- 激光诱导分解光谱 (LIBS) 是一个关键的分析技术.
- 人工神经网络 (ANN) 越来越多地与LIBS一起用于模式识别.
- ANN通常被视为黑盒模型,限制了对其预测的理解.
研究的目的:
- 解释LIBS中使用的卷积神经网络 (CNN) 的决策过程.
- 为了识别CNN学到的光谱特征,用于元素分析.
- 了解CNN如何为LIBS数据解释做出贡献.
主要方法:
- 在LIBS数据上训练有素的CNN应用后期解释技术.
- 生成合成光谱 (原型光谱) 来理解CNN的预测.
- 研究了一个简单的CNN架构,训练在来自火星探测器好奇号的ChemCam LIBS数据集上.
主要成果:
- CNNs主要学习了与主要氧化物中的元素相对应的有意义的光谱特征.
- 确定了特定类别的原型光谱,可以完美预测分类.
- 在CNN的卷积操作为光谱提供了粗略的基线校正.
结论:
- 应用于LIBS数据的CNN可以学习可解释的光谱特征.
- 这种解释为ANN在光谱学中的决策提供了洞察力.
- 这些发现增强了ANNs对LIBS分析的实用性,包括行星探索.
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