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From Spectra to Geography: Intelligent Mapping of Mineral Data
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内容提要
本研究基于RRUFF数据库的拉曼光谱数据，提出了一种新的机器学习框架，利用ConvNeXt1D神经网络对32,900个矿物样本进行分类，平均分类准确率达到93%，有效识别矿物样本的地理来源。
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关键要点
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本研究基于RRUFF数据库的拉曼光谱数据。
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提出了一种新的机器学习框架，利用ConvNeXt1D神经网络。
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对32,900个矿物样本进行分类，平均分类准确率达到93%。
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有效识别矿物样本的地理来源。
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该模型展示了在捕捉拉曼光谱固有地理模式中的有效性。
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