一种光谱识别的新方法.pdf

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1、第23卷，第4期光谱学与光谱分析Vol.23，No.4，pp811-8152003年8月SpectroscopyandSpectralAnalysisAugust，2003!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!一种光谱识别的新方法郭平1，覃冬梅2，胡占义2，杜为民31.北京师范大学计算机科学系，北京1008752.中科院自动化所模式识别国家重点实验室，北京1000803.北京大学物理学院，北京100871摘要提出了一种对光谱信号识别的新

2、方法。针对光谱信号的特征，我们设计了基于径向基函数神经网络组成的统计混合模型，并构造了识别系统的代价函数。通过优化系统的代价函数，导出了类EM算法去估计混合模型的参数，从而构建对光谱特征识别的识别器。利用实际的拉曼光谱，对本文所提出的估计模型参数的算法与建立的光谱识别器进行了检验。我们还讨论了利用特征波长与相应的光谱强度，以及利用主分量分析组成输入特征矢量，及其这些输入特征矢量对光谱识别器应用的效果。实验结果表明，所提出的算法可以有效地估计模型参数，其建立的光谱识别模型具有较高的识别准确率。所提出的对光谱信号识别的方法通用

3、性强，因此具有较为广阔的应用前景。主题词光谱信号识别；统计混合模型；径向基函数神经网络；类EM算法；拉曼光谱中图分类号：TP391.44文献标识码：A文章编号：1000-0593（2003）04-0811-05期望-极大化算法（Expectation-Maximization，EM）［1］估计模引言型的参数，由此构建光谱模式识别器。还从识别原理的角度进行了探讨，因此所提出的对光谱信号识别的方法具有较为光谱模式识别是基于待测物体发射、反射或透射辐射的广阔的应用前景。光谱信息对物体进行识别。由于所采用的光谱信息本身是由物体的内

4、在性质决定的，所以通过对物体光谱信息的分析，1光谱识别器就能测定出通常其它方法所不能测定的物体的内在属性，因而光谱识别技术有着广阔的应用前景和重要的意义。本节着重说明原理与建立识别器的过程。通常是利用光谱线的波长、强度和谱线宽度等特征信!"!特征提取与预处理息，对光谱进行识别。识别方法一般是采用分类技术，将待对物质进行光谱识别是利用物质光谱的波长、强度、线识别光谱与已知的模板光谱匹配，从而将待识别光谱划分到型和谱线宽度等特征，这些特征可构成特征矢量。根据特征相应的类别上。在实际中由于获取光谱时的测量误差，强噪矢量对光谱进行

5、识别。声的干扰，识别技术的限制，使得待测光谱与模板很难匹配在构造识别器时，可对特征数据变量进行预处理。归一准确，造成光谱识别率较低。针对这些问题，一般是从两个化是最常用的预处理方法［2］方面进行改进：光谱预处理（对谱线搜寻，提取特征信息）和Nk分类技术（根据特征对光谱进行识别）。本文主要探讨分类技"x=1#xiNk术。i=1N本文研究和建立了一种基于混合模型与径向基函数（Ra-k!2=1（x"x）2（1）N#i-k-1dialbasisfunction，RBF）神经网络组合的特征光谱识别技术，i=1其原理是借助RBF所具有

6、的非线性模型的能力与局域化的Nk表示光谱样本的数目。归一化后的变量为特点，将特征光谱与类别之间建立非线性映射关系来实现识xi-"x$x（2）别的功能。并利用混合模型所具有的较强的推广能力的性i=!质，进一步提高识别的准确率。在构建模型的过程中，采用归一化后的变量对某一特征而言，显然有位移和比例不收稿日期：2002-10-08，修订日期：2003-02-08基金项目：教育部留学回国人员科研启动基金和国家自然科学基金（60275002）资助作者简介：郭平，1957年生，北京师范大学计算机系教授，博士生导师812光谱学与光谱分析

7、第23卷变性。假定有一特征序列｛I｝Na和另一特征序列｛I｝Na之Kii=1ii=1间相差一比例因子a，I，经过上述归一化处理，则可=Il，ii（I~i）i=aIii=0以发现II。因此归一化处理可消除获取光谱时因测量i=il=1，⋯Z（11）的系统缺陷带来的比例误差。在对天体光谱进行模板匹配其中I是偏置常数，（I~）1，并且l，00i时，适当选择样本组，还可消除因红移引起的谱线波长变12化。i（I~i）=exp［~2I~i］（12）2i如果由多个特征构成特征矢量，更通用的方法是对特征在文中径向基函数采用高斯型。上述系统构

8、成中，有H个矢量进行白化处理RBF神经网络，第个RBF神经网络中有K个径向基函数。Na每个基函数的中心值及方差可与其它基函数不同。WiiI=1IiNa表示RBF网络中的连接权重系数矩阵。i=1Na在给定学习样本（模板）数据D=｛I，Z｝N后，系统777=1=1（II）（II）T（3）Ni~i~的代价函数