摘要：本文針對(duì)稀土元素檢測(cè)、國(guó)土資源等領(lǐng)域的高維光譜分析?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)，提出了高維寬譜系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)、組成以及各個(gè)組成部分的內(nèi)容、主要技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)、需要解決的技

術(shù)問(wèn)題和實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)等。

關(guān)鍵詞：高維寬譜;人工智能;譜線輪廓;自適應(yīng);譜圖匹配;譜線識(shí)別;大數(shù)據(jù)

中圖分類號(hào)：TP183 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ?文章編號(hào)：1007-9416（2020）06-0000-00

1系統(tǒng)目標(biāo)

1.1 總體目標(biāo)

系統(tǒng)是以原子物理學(xué)、量子力學(xué)、原子發(fā)射光譜理論、原子發(fā)射光譜干擾理論、化學(xué)計(jì)量學(xué)等理論等作指導(dǎo);以計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、儀器分析、化學(xué)分析、現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理、工程數(shù)學(xué)、矩陣?yán)碚摰葹楣ぞ?以元素譜線基礎(chǔ)信息、譜線干擾信息庫(kù)為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)源;以高維譜線輪廓模型為擬合標(biāo)準(zhǔn);以化學(xué)計(jì)量學(xué)各種算法、高維譜圖基線確定、高維譜圖平滑、高維去卷積分、高維二階差分尋峰、高維譜線擬合、譜圖匹配、譜線識(shí)別等做為關(guān)鍵技術(shù);以CCD器件為數(shù)據(jù)采集器件;以稀土元素檢測(cè)、有色金屬、國(guó)土資源、地質(zhì)勘探、農(nóng)業(yè)遙感、科研院所、數(shù)字醫(yī)療、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域?yàn)榉?wù)對(duì)象，構(gòu)建在這些領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析的戰(zhàn)略支撐。具體目標(biāo)為：

（1）建立高維譜圖大數(shù)據(jù)的快速應(yīng)急處理及高維譜圖的可視化體系;

（2）建立高維譜圖的專家系統(tǒng)應(yīng)用體系;

（3）建立高維譜圖深度處理體系;

（4）建立標(biāo)準(zhǔn)譜線峰型輪廓的譜線標(biāo)準(zhǔn)體系;

（5）建立強(qiáng)大的痕量檢測(cè)體系;

（6）建立元素多線-多段-多時(shí)段分析體系;

（7）建立智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)。

1.2 主要技術(shù)

（1）大數(shù)據(jù)高維譜的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理;

（2）高維譜圖的可視化及深度處理、圖像銳化、像元加強(qiáng)突出、邊緣檢測(cè)計(jì)算;

（3）高維譜的自適應(yīng)基線確定、高維譜自適應(yīng)去燥平滑、高維譜自適應(yīng)尋峰、高維譜自適應(yīng)譜峰擬合;

（4）高維譜圖匹配和譜線識(shí)別。

2系統(tǒng)構(gòu)架

高維寬譜檢測(cè)分析應(yīng)用系統(tǒng)的系統(tǒng)框架如圖1所示：

本系統(tǒng)包括四大部分：

2.1使用對(duì)象

包括光譜領(lǐng)域?qū)＜?、技術(shù)工程師、元素分析用戶，通過(guò)系統(tǒng)接口來(lái)使用。

2.2系統(tǒng)接口

系統(tǒng)接口就是系統(tǒng)的一些為光譜領(lǐng)域?qū)＜?、技術(shù)工程師、分析用戶使用的應(yīng)用程序界面。其包括：高維譜圖可視化（1D/2D/3D）顯示、樣品分析、系統(tǒng)測(cè)試和其他工具。

2.3智能庫(kù)及核心技術(shù)庫(kù)

這是系統(tǒng)的核心，包括兩大部分人工智能庫(kù)和核心技術(shù)庫(kù)。

2.3.1智能庫(kù)

人工智能庫(kù)包括光譜分析領(lǐng)域的知識(shí)庫(kù)、知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)、推理機(jī)、解釋機(jī)構(gòu)和深度學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)五大部分[1]。

2.3.2核心技術(shù)庫(kù)

核心技術(shù)庫(kù)包括化學(xué)計(jì)量學(xué)算法庫(kù)和數(shù)字信號(hào)處理核心庫(kù)二部分。

化學(xué)計(jì)量學(xué)算法庫(kù)主要有：回歸分析、多元校正、主成分分析、方差分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

數(shù)字信號(hào)處理主要包括：高維譜圖的平滑與濾波、高維譜圖的基線確定、高維譜圖的峰位識(shí)別及峰區(qū)確定、高維譜圖的擬合等。

2.3.3人工智能技術(shù)庫(kù)

包括譜圖識(shí)別、譜線識(shí)別和系統(tǒng)智能評(píng)價(jià)等。

2.4綜合數(shù)據(jù)庫(kù)

綜合數(shù)據(jù)庫(kù)它是分析元素過(guò)程中符號(hào)或數(shù)據(jù)的集合，用于存儲(chǔ)光譜分析的原始事實(shí)、推導(dǎo)過(guò)程中得到的中間信息（數(shù)據(jù)）、推理的中間假設(shè)、中間結(jié)論、目標(biāo)結(jié)果、推理過(guò)程的信息。

數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增、刪、改以及維護(hù)工作，以保證數(shù)據(jù)表示方法與知識(shí)表示方法的一致性。

3需要解決的技術(shù)問(wèn)題

本系統(tǒng)需要解決以下技術(shù)問(wèn)題[2]：

3.1 實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題

分析設(shè)備提供高維的譜數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量大（650/s～1.0G），分析設(shè)備的大數(shù)據(jù)包含多維背景、噪音以及有用的譜峰，特別是在低統(tǒng)計(jì)值的高維譜數(shù)據(jù)中提取有用信息，而且是實(shí)時(shí)的提取是本系統(tǒng)要面對(duì)的大問(wèn)題。

3.2 系統(tǒng)1D/2D/3D可視化問(wèn)題

對(duì)從分析設(shè)備大數(shù)據(jù)中提取的有用信息，要實(shí)時(shí)的2D，3D顯示、渲染，給予分析人員交互、對(duì)譜圖進(jìn)行更進(jìn)一步的深度分析如：譜圖圖像圖像銳化、邊緣檢測(cè)、浮雕處理、運(yùn)動(dòng)模糊、譜圖像元加強(qiáng)突出等的分析。

3.3 病態(tài)系統(tǒng)求解問(wèn)題

由于在解析儀器大數(shù)據(jù)分析模型中，公式（4.65）、（4.66）是個(gè)超定方程組，這個(gè)方程沒(méi)有唯一解，只有最優(yōu)解。為了得到更優(yōu)的解，需要正則化方法來(lái)求解。

3.4 包含極小噪聲而引起的大的測(cè)量結(jié)果誤差問(wèn)題

通過(guò)正則化，可以得到最優(yōu)解。但正則化有很多種方法，為了減少由于噪聲而引起的大的測(cè)量結(jié)果誤差問(wèn)題，采取正定矩陣，這樣保證測(cè)量結(jié)果誤差更小。除此之外，噪聲引起的誤差不能引起系統(tǒng)的穩(wěn)健性。也就是說(shuō)保證系統(tǒng)的收斂。

3.5 由于計(jì)算精度產(chǎn)生的截?cái)嗾`差引起的測(cè)量結(jié)果誤差問(wèn)題

我們知道，在求解正則化的求解過(guò)程中，都是一些浮點(diǎn)數(shù)的計(jì)算，計(jì)算機(jī)的位數(shù)限制肯定在浮點(diǎn)數(shù)的加減乘除運(yùn)算肯定會(huì)引起四舍五入和截?cái)嘤?jì)算誤差，特別是積累的誤差會(huì)對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生很大的影響。

3.6 譜圖高分辨率問(wèn)題

高維譜圖的正確的分辨率是重要的問(wèn)題。譜圖的尋峰過(guò)程中，特別是對(duì)低統(tǒng)計(jì)譜數(shù)據(jù)及高維譜來(lái)說(shuō)更重要。不能因?yàn)槁┓宥绊懽V圖的最終結(jié)果的解析。

3.7 迭代的收斂速度

收斂速度是決定系統(tǒng)的重要指標(biāo)，在分析設(shè)備的大數(shù)據(jù)處理過(guò)程中要求快速的得到分析結(jié)果。由于在計(jì)算過(guò)程中系統(tǒng)采取迭代方法，迭代算法的優(yōu)劣決定收斂的迭代次數(shù)，迭代次數(shù)決定算法的優(yōu)劣。

4系統(tǒng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益

4.1提升國(guó)防保障能力

在稀土元素檢測(cè)領(lǐng)域，稀土元素是工業(yè)的味精，少量的稀土元素對(duì)材料的性能有重大的影響。特別是對(duì)航空、航天發(fā)動(dòng)機(jī)來(lái)說(shuō)，加入微量的稀土元素，提高發(fā)動(dòng)機(jī)熔點(diǎn)，大大改善提高發(fā)動(dòng)機(jī)的性能，對(duì)國(guó)防工業(yè)有著重要的意義。

4.2提高行業(yè)分析水平

在國(guó)土資源領(lǐng)域，原《國(guó)土資源部十三五國(guó)土資源普查規(guī)劃》中指出，在國(guó)家地質(zhì)化學(xué)填圖1：20萬(wàn)、1：25萬(wàn)的基礎(chǔ)上，即將開(kāi)展1：1萬(wàn)、新1：5萬(wàn)全國(guó)性的地球資源普查系統(tǒng)，為國(guó)家的大政方針提供戰(zhàn)略數(shù)據(jù)支撐。

4.3具有環(huán)保作用

對(duì)有色領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，由于分析精度高，尤其是對(duì)貴金屬金、銀、鎳、鉻以及高純氧化物來(lái)說(shuō)，精度增加一位，則經(jīng)濟(jì)效益呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。二是再加上分析時(shí)間短，使合格產(chǎn)品冶煉時(shí)間大大縮短。對(duì)冶煉來(lái)說(shuō)，時(shí)間就意味著能量的消耗和污染物的排放，縮短時(shí)間就意味著節(jié)能和減排。

對(duì)生產(chǎn)企業(yè)來(lái)說(shuō)，分析精度高、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性提高意味著提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，減少員工勞動(dòng)強(qiáng)度，減少分析樣品的能耗，可以更好的保護(hù)環(huán)境，減少環(huán)境污染。

4.4促進(jìn)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步

目前，國(guó)內(nèi)還沒(méi)有成熟的基于人工智能的高維光譜譜圖應(yīng)用分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)必將促進(jìn)國(guó)內(nèi)的光譜儀器行業(yè)的發(fā)展，核心技術(shù)勢(shì)必促進(jìn)國(guó)內(nèi)該行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)

[1]俞汝勤，梁逸曾，吳海龍.分析化學(xué)手冊(cè)第三版（化學(xué)計(jì)量學(xué)分冊(cè)）[M].化學(xué)工業(yè)出版社， 2016.

[2]Sophisticated algorithms of analysis of spectroscopic data 2008 Miroslav Morhá？.

收稿日期：2020-05-08

作者簡(jiǎn)介：馬增（1966—），男，天津人，本科，工程師，研究方向：基于人工智能的高維寬譜分析檢測(cè)。