一种基于三通道卷积神经网络的物质识别方法

本发明公开一种基于三通道卷积神经网络的物质识别方法，属于煤矿石识别与分析技术领域，包括使用太赫兹时域光谱仪进行太赫兹时域光谱采集，获取煤样品的太赫兹时域光谱与参考的太赫兹时域光谱，对煤样品与参考的太赫兹时域光谱进行傅里叶变换，相比得到煤样品复透射系数，基于菲涅尔等式和法布里珀罗效应建立特征参数提取模型，获取表征煤样品种类的特征参数，对特征参数进行分析，比较不同种类煤样品的曲线变化趋势的异同，基于卷积神经进行识别，并输出煤样品的种类。本发明通过水汽补偿和低频段折射率偏移修正消除提高了数据精度，并且提出了基于折射率、吸收系数、吸收系数的斜率的三通道卷积神经网络模型，有效提高了识别正确率。