【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，中國科學(xué)院安光所環(huán)境光學(xué)中心FTIR團(tuán)隊，在紅外光譜定性分析領(lǐng)域取得重要進(jìn)展。相關(guān)成果以《基于注意力機(jī)制與雙分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的混合微塑料識別方法研究》為題，發(fā)表于分析化學(xué)領(lǐng)域國際學(xué)術(shù)期刊Microchemical Journal(中國科學(xué)院二區(qū)TOP期刊，JCR一區(qū))。
微塑料(Microplastics，MPS)是指直徑小于5mm形狀多樣的塑料碎片和顆粒，是國際上廣泛關(guān)注的四類新污染物之一。與“白色污染”塑料相比，微塑料的危害體現(xiàn)在其顆粒直徑微小上，這是其與一般的不可降解塑料相比，對于環(huán)境的危害程度更深的原因。
現(xiàn)實中的微塑料往往是混合的，混合后的微塑料光譜圖往往會更加復(fù)雜，會包含各單組分微塑料的光譜特征峰，微塑料的混合比例也會讓光譜特征峰產(chǎn)生新的峰強(qiáng)和相對峰強(qiáng)變化，增加了對微塑料表征難度，而傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法提取到的光譜特征有限，對微塑料的表征不夠準(zhǔn)確。針對這一難題，本研究創(chuàng)新性地將高效注意力機(jī)制CBAM應(yīng)用于雙分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，兩個分支將CBAM注意力模塊的輸出進(jìn)行連接，提取更多光譜特征，從而優(yōu)化模型的分類性能，并取得高達(dá)98%的分類準(zhǔn)確率，優(yōu)于RF、PLS-DA、SVM、KNN、CNN等傳統(tǒng)算法模型。CBAM模塊首先通過通道注意力模塊篩選出關(guān)鍵通道，再借助空間注意力模塊定位各通道中的重要空間區(qū)域，最終生成注意力圖并與輸入特征圖逐元素相乘，完成特征精煉。結(jié)合GradCAM可視化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更加清晰的顯示了模型表征微塑料過程中所選取的重要特征。
論文的第一作者為安光所2023級碩士研究生何敏，通訊作者為安光所童晶晶副研究員，該研究獲得國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金等項目的資助。
注意力機(jī)制與雙分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的混合微塑料識別方法
雙分支CBAM卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
PA&PE、PA&PET微塑料混合物的GradCAM熱力圖
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