[發(fā)明專(zhuān)利]基于熱紅外波譜特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的石榴子石亞類(lèi)識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010785928.0
• 申請(qǐng)日: 2020-08-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111950427B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 代晶晶;劉婷玥;林彬
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院礦產(chǎn)資源研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京正理專(zhuān)利代理有限公司 11257
• 代理人: 張雪梅

本發(fā)明公開(kāi)基于熱紅外波譜特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的石榴子石亞類(lèi)識(shí)別方法。本發(fā)明石榴子石亞類(lèi)識(shí)別方法包括：獲取已知亞類(lèi)類(lèi)型的石榴子石樣本的熱紅外波譜特征數(shù)據(jù)；利用石榴子石樣本的亞類(lèi)類(lèi)型和熱紅外波譜特征數(shù)據(jù)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；獲得待測(cè)石榴子石樣本的熱紅外波譜特征數(shù)據(jù)，輸入構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，識(shí)別出待測(cè)石榴子石樣本的亞類(lèi)類(lèi)型。本發(fā)明基于石榴子石熱紅外波譜中的豐富信息和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的非線性自動(dòng)映射能力，進(jìn)行石榴子石亞類(lèi)識(shí)別，為石榴子石亞類(lèi)識(shí)別提供快速有效的技術(shù)支撐，為其它礦物與的快速識(shí)別提供技術(shù)啟示。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及石榴子石亞類(lèi)分類(lèi)領(lǐng)域。更具體地，涉及基于熱紅外波譜和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的石榴子石亞類(lèi)識(shí)別方法。

背景技術(shù)

石榴子石是具有島狀結(jié)構(gòu)的硅酸鹽礦物的總稱(chēng)，化學(xué)式為X₃Y₂[ZO₄]₃，其中X代表二價(jià)陽(yáng)離子鈣、鐵、鎂、錳，Y代表三價(jià)陽(yáng)離子鋁、鐵、鉻、錳，Z一般代表四價(jià)陽(yáng)離子硅。依據(jù)X位置和Y位置陽(yáng)離子的特征，可將目前已知的石榴子石族礦物分為兩類(lèi)：鈣系列石榴子石和鋁系列石榴子石。鈣系列石榴子石包括鈣鉻榴石、鈣鐵榴石、鈣鋁榴石等亞類(lèi)，鋁系列石榴子石包括錳鋁榴石、鐵鋁榴石、鎂鋁榴石等亞類(lèi)。傳統(tǒng)的石榴子石亞類(lèi)分類(lèi)的判別主要是通過(guò)實(shí)驗(yàn)室測(cè)試分析進(jìn)行，這種分析方法存在耗時(shí)耗力、破壞性、昂貴等缺點(diǎn)，所以迫切需要一種新方法快速、準(zhǔn)確地判別石榴子石類(lèi)型。

高光譜可以捕獲大量信息，能夠反映研究對(duì)象復(fù)雜的內(nèi)在特征，同時(shí)具有無(wú)損探測(cè)、省時(shí)省力的優(yōu)點(diǎn)，近些年來(lái)逐漸被應(yīng)用到礦物識(shí)別中。高光譜研究表明金屬離子替代引起的礦物成分變化可以反映在光譜上。石榴子石亞類(lèi)之間通過(guò)金屬離子替代可以相互轉(zhuǎn)化，在高光譜上反映為石榴子石熱紅外波段吸收及反射位置的不同，吸收及反射峰的波長(zhǎng)隨石榴子石的成分變化呈規(guī)律性的變化。鈣鉻榴石和錳鋁榴石反射峰波長(zhǎng)特征明顯，而鐵鋁榴石和鎂鋁榴石、鈣鐵榴石和鈣鋁榴石的反射峰波長(zhǎng)有較大重疊區(qū)域，無(wú)法直接判別，因此，需要找到一種能夠確定石榴子石熱紅外譜段反射峰波長(zhǎng)與亞類(lèi)類(lèi)型映射關(guān)系的方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于熱紅外波譜特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的石榴子石亞類(lèi)的識(shí)別方法。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案：

本發(fā)明提供了基于熱紅外波譜特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的石榴子石亞類(lèi)的識(shí)別方法，所述識(shí)別方法為：將熱紅外波譜特征與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合使用，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的非線性自動(dòng)映射能力，找到石榴子石熱紅外譜段反射峰的波長(zhǎng)與石榴子石亞類(lèi)類(lèi)型之間復(fù)雜的映射關(guān)系，從而進(jìn)行石榴子石亞類(lèi)識(shí)別，具體包括如下步驟(圖1)：

獲取已知亞類(lèi)類(lèi)型的石榴子石樣本的熱紅外波譜特征數(shù)據(jù)；

利用熱紅外波譜特征數(shù)據(jù)和石榴子石樣本的亞類(lèi)類(lèi)型構(gòu)建基于熱紅外波譜特征識(shí)別石榴子石亞類(lèi)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

獲得待測(cè)石榴子石樣本的熱紅外波譜特征數(shù)據(jù)，輸入構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，識(shí)別出待測(cè)石榴子石樣本的亞類(lèi)類(lèi)型。

進(jìn)一步，所述熱紅外波譜特征數(shù)據(jù)是所述石榴子石樣本在9-13μm譜段的反射峰的波長(zhǎng)數(shù)據(jù)，包括第一反射峰(反射峰1)波長(zhǎng)、第二反射峰(反射峰2)波長(zhǎng)、第三反射峰(反射峰3)波長(zhǎng)以及以及第三反射峰與第二反射峰的波長(zhǎng)差，第三反射峰波長(zhǎng)大于第二反射峰波長(zhǎng)大于第一反射峰波長(zhǎng)；所述石榴子石的亞類(lèi)類(lèi)型包括鈣鉻榴石、錳鋁榴石、鐵鋁榴石、鎂鋁榴石、鈣鐵榴石和鈣鋁榴石。

本發(fā)明進(jìn)一步提供了基于熱紅外波譜特征識(shí)別石榴子石亞類(lèi)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建方法，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、隱含層和輸出層；所述構(gòu)建方法包括如下步驟：

將已知石榴子石亞類(lèi)類(lèi)型和熱紅外波譜特征數(shù)據(jù)的石榴子石樣本分為訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本，利用訓(xùn)練樣本對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和利用驗(yàn)證樣本對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的精度進(jìn)行驗(yàn)證，得到基于熱紅外波譜特征識(shí)別石榴子石亞類(lèi)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；