研究目的
研究结合反射光谱与人工智能进行宝石鉴定的可行性。
研究成果
反射光谱结合人工神经网络可作为区分不同类别宝石或仿制品的有效工具。然而，对同类别宝石的识别准确率相对较低。该方法在宝石鉴定方面具有潜在的经济性和快速性，但需要进一步研究和训练。
研究不足
区分同类别天然与处理宝石的效果不如区分不同类别宝石显著。高级鉴定需要进一步培训与研究。
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利用反射光谱结合人工智能进行宝石鉴定的可行性
DOI：10.1080/00387010.2019.1671873
期刊：Spectroscopy Letters
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
传统的宝石鉴定标准方法需要专家监督，而复杂的现代技术既耗时又昂贵。相比之下，结合人工智能的反射光谱法经济便捷且无需专业人员操作。本研究建立了一个由标准多层前馈反向传播神经网络构成的人工神经网络模型，使用分析光谱设备光谱仪获取了透明宝石（铁铝榴石）、不透明宝石（绿松石）、多种铁铝榴石仿制品（玛瑙、塑料和玻璃）以及多种处理绿松石样本（染色、浸渗和扎克里处理）的反射光谱。利用这些光谱数据对人工神经网络模型进行训练和测试。结果表明，该模型能有效区分不同类别的真宝石与仿制品。但对于同类别天然宝石与处理宝石的鉴别效果，不如不同类别宝石间的鉴别显著。研究显示基于反射光谱的人工神经网络可作为宝石初步鉴定的有效工具，而更精确的鉴定仍需进一步训练和研究。
作者：
Jun-Ting Qiu，Liang Qiu，Hong-Xu Mu
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