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大皖新聞訊 3月25日，大皖新聞記者從中國科學院合肥物質(zhì)科學研究院獲悉，該院安光所高曉明研究員團隊在實現(xiàn)基于級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡分析處理混合微塑料拉曼光譜方面取得新進展，相關研究成果以《級聯(lián)改進神經(jīng)網(wǎng)絡用于混合微塑料拉曼光譜重構、分類和解混》為題，發(fā)表在Analytical Chemistry上。

相關人員稱，微塑料指直徑小于5毫米的塑料顆粒，作為一種新型污染物，學術界已經(jīng)在人體血液、偏遠海島、極地冰雪與深海等發(fā)現(xiàn)了微塑料的存在。拉曼光譜被視為是探測與識別微塑料的理想手段，但混合微塑料拉曼光譜處理和分類識別仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。

級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)混合微塑料拉曼光譜的重構，分類和解混。

針對混合微塑料拉曼光譜處理和分類識別問題，研究團隊提出了級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡的光譜處理方案，實現(xiàn)混合微塑料拉曼光譜的高質(zhì)量穩(wěn)定重構、光譜解混和有效分類。相比一般的注意力模塊，引入通道和空間注意力模塊(CSAM)，能夠在不顯著增加參數(shù)量和計算負擔情況下，具有更為出色的特征提取能力，同時使用了動態(tài)混合物理損失函數(shù)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，進一步提升了模型的收斂性。

混合微塑料拉曼光譜的解混。

該研究對多種實驗條件下測得的21種不同質(zhì)量混合微塑料樣本的拉曼光譜進行光譜噪聲去除和基線矯正預處理，光譜質(zhì)量的改善提升了分類識別效果，以及對混合微塑料光譜解混，分離出了屬于單一微塑料成分的光譜。該光譜處理方案實現(xiàn)了更完整的神經(jīng)網(wǎng)絡在混合微塑料拉曼光譜處理中的應用。

記者了解到，本研究工作得到中國科學院合肥物質(zhì)科學研究院院長基金創(chuàng)新項目、國家自然科學基金項目的資助。

大皖新聞記者 魏鑫鑫

編輯 陶娜