目录摘 要Abstract1 绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.3研究内容2 相关技术与理论基础2.1深度学习与卷积神经网络方法概述2.2 常用近红外光谱分析建模方法3基于卷积神经网络的近红外光谱识别方法研究3.1 基于MobileNetV2的轻量化近红外光谱模型构建3.2近红外光谱分析流程3.3 训练与验证集划分3.4 数据扩充与预处理4 实验结果与分析4.1 自建数据集4.2 实验环境4.3 检验数据集准备4.4 检验结果分析5总结与展望5.1总结5.2展望参考文献致 谢附录项目介绍针对传统近红外光谱建模方法依赖人工特征提取、信息易丢失、泛化能力弱的问题本文开展基于卷积神经网络的近红外光谱识别算法研究。研究以正辛烷、异辛烷两类同分异构体为识别对象依托深度学习技术实现光谱特征自动提取与精准分类。本研究引入轻量化MobileNetV2架构搭建识别模型结合数据增强、光谱预处理、分层数据集划分等技术优化模型性能有效解决传统方法难以挖掘光谱数据潜在非线性关联的痛点。同时构建包含同步、异步双模态的自建光谱数据集通过多维度实验与主流建模方法对比验证模型性能。测试结果表明本文模型在识别精度、稳定性与计算效率上均具备明显优势可高效完成近红外光谱物质识别任务能够适配工业快速质检场景为近红外光谱智能分析与多领域应用提供高效可行的技术方案。开发环境开发语言Python深度学习框架PyTorch计算机视觉工具Torchvision数据处理工具Numpy、Scikit-learn图像处理工具OpenCV、Pillow系统架构离线算法架构开发工具PyCharm运行环境Python3.8及以上、Windows10/11操作系统、NVIDIA Tesla T4 GPU支持定做java/php/python/android/ 小程序 /vue/ 爬虫 /c#/asp.net系统实现检验过程严格按照前期设计的实验方案执行。首先利用 train_val_split.py 脚本对原始数据集按比例划分按照 41 的比例将其分为训练集和验证集。这种划分方式旨在让模型在训练集中充分学习正辛烷和异辛烷光谱数据的特征模式而验证集则用于评估模型在训练过程中的性能表现及时发现模型是否存在过拟合等问题。代码运行结果如图4.2所示图4.2 测试结果论文参考
