亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Classification of steel based on laser-induced breakdown spectroscopy combined with restricted Boltzmann machine and support vector machine

支持向量机 限制玻尔兹曼机 降维 主成分分析 激光诱导击穿光谱 人工智能 模式识别(心理学) 维数(图论) 计算 玻尔兹曼机 计算机科学 还原(数学) 机器学习 激光器 算法 数学 深度学习 物理 光学 几何学 纯数学
作者
Qingdong Zeng,Guanghui Chen,Wenxin Li,Zitao Li,Juhong TONG,Mengtian Yuan,Boyun Wang,Honghua Ma,Yang Liu,Lianbo Guo,Huaqing Yu
出处
期刊:Plasma Science & Technology [IOP Publishing]
卷期号:24 (8): 084009-084009 被引量:14
标识
DOI:10.1088/2058-6272/ac72e3
摘要

Abstract In recent years, a laser-induced breakdown spectrometer (LIBS) combined with machine learning has been widely developed for steel classification. However, the much redundant information of LIBS spectra increases the computation complexity for classification. In this work, restricted Boltzmann machines (RBM) and principal component analysis (PCA) were used for dimension reduction of datasets, respectively. Then, a support vector machine (SVM) was adopted to process feature information. Two models (RBM-SVM and PCA-SVM) are compared in terms of performance. After optimization, the accuracy of the RBM-SVM model can achieve 100%, and the maximum dimension reduction time is 33.18 s, which is nearly half of that of the PCA model (53.19 s). These results preliminarily indicate that LIBS combined with RBM-SVM has great potential in the real-time classification of steel.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
斯文墨镜发布了新的文献求助10
6秒前
小乙猪完成签到 ,获得积分0
32秒前
38秒前
甜菜发布了新的文献求助10
45秒前
Archers完成签到 ,获得积分10
49秒前
早晚完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Yesaniar发布了新的文献求助10
1分钟前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
打打应助CHAIZH采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
自强不息完成签到 ,获得积分10
1分钟前
CHAIZH发布了新的文献求助10
1分钟前
彭于晏应助研友_8Q0xyZ采纳,获得10
2分钟前
玛琳卡迪马完成签到,获得积分10
2分钟前
星辰大海应助vivi采纳,获得10
2分钟前
summerstar发布了新的文献求助10
2分钟前
3分钟前
3分钟前
危机的慕卉完成签到 ,获得积分10
3分钟前
科研通AI5应助summerstar采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
持卿应助科研通管家采纳,获得20
3分钟前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
奶盖发布了新的文献求助30
3分钟前
3分钟前
盛夏如花发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
vivi发布了新的文献求助10
3分钟前
imcwj完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
科研通AI2S应助盛夏如花采纳,获得10
3分钟前
天天快乐应助奶盖采纳,获得30
4分钟前
ttkx发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
1.3μm GaAs基InAs量子点材料生长及器件应用 1000
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3526536
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3106982
关于积分的说明 9281989
捐赠科研通 2804573
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539504
邀请新用户注册赠送积分活动 716574
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709579