一种基于VGG-16神经网络的生化物质太赫兹光谱数据识别方法

本发明公开了一种基于VGG‑16神经网络的生化物质太赫兹光谱数据识别方法，该方法包括以下步骤：生化物质THz光谱原始数据获取；生化物质THz光谱数据预处理；利用生成对抗网络(GAN)算法扩充THz光谱数据库；将一维生化物质THz光谱数据转化为二维图像；构建VGG‑16神经网络模型，并优化模型结构参数；将未参与训练的生化物质THz光谱数据输入最优VGG‑16神经网络模型，得到识别结果。本方法利用VGG‑16神经网络提取生化物质太赫兹光谱数据特征，提高了大量太赫兹光谱数据的处理效率，同时，有着更高的鲁棒性和识别准确率。