通过使用阳极氧化微型杆激光吸收光谱与基于内核的机器学习来对爆炸残留物的歧视
Ho-Jung Jeong1, Chang-Ju Park2, Kihyun Kim3
1Inorganic Light-Emitting Display Research Center, Korea Photonics Technology Institute (KOPTI), Gwangju 61007, Republic of Korea.
一种新的氧化微杆激光吸收光谱 (LAS) 系统与机器学习相结合,有效检测爆炸物残留物. 这种传感方法为环境安全应用提供了高精度和速度.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 频谱学是一种光谱学.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 阻隔激光吸收光谱 (LAS) 对于环境安全应用至关重要.
- 开发用于检测爆炸物残留的敏感和选择性方法是一个重大挑战.
研究的目的:
- 提出和评估一个带有机器学习 (ML) 集成的无氧氧化 (AAO) 微型杆 LAS 系统,用于对爆炸残留物进行停滞检测.
- 为了比较AAO微型输送器与传统的微型输送器的性能.
主要方法:
- 使用微加工制造一个纳米多孔AAO微型杆.
- 使用AAO微型杆 LAS.LAS测量爆炸物残留的阻隔红外 (IR) 光谱.
- 使用各种ML模型分析光谱数据,包括内核极端学习机器 (KELM),支持矢量机器 (SVM),随机森林 (RF) 和反向传播神经网络 (BPNNs).
主要成果:
- 与微型杆相比,AAO微型杆的弹常数较低.
- 使用AAO微型杆获得的Standoff红外光谱与标准里埃变换红外光谱学获得的近似.
- 基于内核的ML模型 (KELM和SVM) 显示出高预测精度 (高达95.8%) 和高效的超参数优化.
结论:
- 该AAO微型杆LAS系统,加上基于内核的ML模型,提供了一种敏感和选择性的方法,用于对爆炸残留的对峙歧视.
- 这种综合方法显示出作为一种高效的传感技术,可用于增强安全监控的前景.
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