期刊信息
刊名：数据分析与知识发现
曾用名：现代图书情报技术;计算机与图书馆
主办：中国科学院文献情报中心
主管：中国科学院
ISSN：2096-3467
CN：10-1478/G2
语言：中文
周期：月刊
影响因子：0.912234
数据库收录：
北大核心期刊（2004版）;北大核心期刊（2008版）;北大核心期刊（2011版）;北大核心期刊（2017版）;中国科学引文数据库（2017-2018）;中国科学引文数据库（2019-2020）;中文社会科学引文索引-来源（2017-2018）;中文社会科学引文索引-来源（2019-2020）;国家哲学社会科学学术期刊数据库;中国人文社科核心期刊;中国科技核心期刊;期刊分类：图书情报与数字图书馆
期刊热词：
研究论文
曾用名：现代图书情报技术;计算机与图书馆
主办：中国科学院文献情报中心
主管：中国科学院
ISSN：2096-3467
CN：10-1478/G2
语言：中文
周期：月刊
影响因子：0.912234
数据库收录：
北大核心期刊（2004版）;北大核心期刊（2008版）;北大核心期刊（2011版）;北大核心期刊（2017版）;中国科学引文数据库（2017-2018）;中国科学引文数据库（2019-2020）;中文社会科学引文索引-来源（2017-2018）;中文社会科学引文索引-来源（2019-2020）;国家哲学社会科学学术期刊数据库;中国人文社科核心期刊;中国科技核心期刊;期刊分类：图书情报与数字图书馆
期刊热词：
研究论文
航空航天科学与工程论文_好奇号火星车ChemCam-
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】文章摘要:传统的偏最小二乘法和支持向量机回归等方法在预测光谱对应的火星车地面标样成分元素含量时往往难以获得较高的精度，并难于进一步优化。针对上述问题，我们在研究中对
文章摘要:传统的偏最小二乘法和支持向量机回归等方法在预测光谱对应的火星车地面标样成分元素含量时往往难以获得较高的精度，并难于进一步优化。针对上述问题，我们在研究中对高维度光谱信息进行三通道折叠以消除其基体效应，并引入在计算机视觉领域表现不俗的ResNet残差网络结构来提取光谱特征并预测对应主成分含量值。本文将ResNet网络结构中的全连接层去除以避免参数快速增长，并将网络最后的Softmax分类子层改为线性整流层以便于进行预测，同时添加了指数学习率衰减和Dropout机制以使模型预测结果具备更高的精度与泛化能力。模型各主要元素含量的预测均方根误差相对于线性支持向量机LinearSVR和深度可分离卷积网络Xception分别平均下降了30%和17%。实验结果表明:采用LIBS技术对ChemCam光谱数据进行主成分元素定量分析时，基于ResNet网络建立的回归模型表现出良好的预测特性。
文章关键词:
文章来源：《数据分析与知识发现》 网址: http://www.sjfxyzsfx.cn/qikandaodu/2022/0125/1703.html