【摘 要】
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岩石光谱是岩石物理化学性质、成分和结构的综合体现,如今已经被广泛应用于岩石分类研究中。由于岩石光谱的数据收集困难,往往需要通过人工采集,这在产生极大的人力成本的同时也导致收集到的岩石光谱数据往往十分有限。在训练样本数量有限的情况下对石光谱分类模型进行训练时,会产生维数灾难现象,即分类的准确率会随特征维数上升而下降,而岩石光谱数据恰好符合这一特点,具有高维的特征数量。因此为了能够取得较好的分类效果,
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岩石光谱是岩石物理化学性质、成分和结构的综合体现,如今已经被广泛应用于岩石分类研究中。由于岩石光谱的数据收集困难,往往需要通过人工采集,这在产生极大的人力成本的同时也导致收集到的岩石光谱数据往往十分有限。在训练样本数量有限的情况下对石光谱分类模型进行训练时,会产生维数灾难现象,即分类的准确率会随特征维数上升而下降,而岩石光谱数据恰好符合这一特点,具有高维的特征数量。因此为了能够取得较好的分类效果,在传统岩石光谱分类模型训练时需要使用大量的训练样本,通常多倍于特征维数。如果是在样本数量较少的情况下,则需要对特征进行降维处理,才能得到理想的分类准确率。因此如何能够在样本数量较少时,对岩石光谱数据取得较为准确的分类效果成为了如今热门的研究课题。本文收集了辽宁兴城典型岩石的光谱数据,并在Python编程的语言基础上,首先使用了决策树、随机森林、支持向量机和K-最近邻四种传统机器学习方法在训练样本较少的情况下建立分类模型,并通过绘制学习曲线,验证了这四种传统机器学习方法在小样本的情况下不具备良好的分类功能。之后详细介绍了小样本学习方法以及孪生神经网络,并且建立了孪生网络分类模型,以Triplet Loss作为损失函数,实现了3-way1-shot分类模型,并在验证集上取得了97.8%的预测准确率。最后利用该训练好的分类器,搭建了一个具有扩展功能的岩石光谱分类系统。
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