一种基于新型神经网络的LIBS定量分析模型的建立方法

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一种基于新型神经网络的LIBS定量分析模型的建立方法
申请号:CN202510578710
申请日期:2025-05-07
公开号:CN120409537A
公开日期:2025-08-01
类型:发明专利
摘要
本发明涉及定量分析模型的建立方法技术领域,具体为:一种基于新型神经网络的LIBS定量分析模型的建立方法,包括以下步骤,步骤一,搭建基于KAN网络结构的定量分析模型;对原始光谱数据进行标准化处理;在模型结构每一层采用KANLinear变换,通过基函数和B样条插值相结合的方式,对输入特征进行非线性映射,其中基函数部分执行标准的线性变换,并通过SiLU激活函数进行非线性调整;通过多层KANLinear的逐步降维,数据依次经过不同维度的特征表示,并映射至输出回归层,实现定量指标的预测;采用均方误差作为损失函数,并使用Adam优化算法进行梯度更新;本发明基于Kolmogorov‑ArnoldNetwork(KAN)网络结构和贝叶斯优化算法构建的LIBS定量分析模型,有效克服了传统LIBS定量分析方法的局限性。
技术关键词
定量分析模型 新型神经网络 模型超参数 网络结构 非线性 采样点 定量分析方法 样条 算法 数据 指标 复杂度 误差