激光诱导离解光谱(LIBS)数据反演方法以及LIBS物理过程数值模拟方法

作者:王李金 时间:2022-03-30 点击数:


在光谱数据反演的研究方面,主要研究基于人工神经网络算法的数据反演方法,开发基于深度学习神经网络的新型LIBS数据反演方案;在物理过程数值模拟的研究方面,主要对激光诱导等离子体演化动力学的过程进行理论数值模拟,挖掘LIBS探测过程中的微观物理机理。


  

3基于深度学习卷积神经网络的LIBS数据反演方法:设计的卷积神经网络包括5个卷积层、2个池化层、1个扁平层、2个全连接层,以及一些辅助结构层,包括1个批归一化层和1个随机失活层。

完成人:舒嵘教授工作室

学术/社会影响:成果发表于Spectrochimica Acta Part B

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