論文の概要: Multi-Adapter PPO: A Cross-Attention Enhanced Wavelength Selection Framework for LIBS Quantitative Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17476v1
• Date: Tue, 16 Jun 2026 03:38:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.25206
• Title: Multi-Adapter PPO: A Cross-Attention Enhanced Wavelength Selection Framework for LIBS Quantitative Analysis
• Title（参考訳）: マルチアダプタPPO:LIBS定量分析のためのクロスアテンション拡張波長選択フレームワーク
• Authors: Hao Li, Man Fung Zhuo,
• Abstract要約: 本稿では、波長選択を強化学習問題に変換する新しいマルチアダプタPPOフレームワークを提案する。 当社の手法は従来の粒子群最適化(PSO)を平均28.4%の総合スコアと45.2%の予測精度で上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.238802422720473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) quantitative analysis faces critical challenges in wavelength selection due to high-dimensional spectral data and the fundamental trade-off between prediction accuracy and feature efficiency. This paper presents a novel Multi-Adapter PPO framework that transforms wavelength selection into a reinforcement learning problem, leveraging cross-attention mechanisms and multiple specialized adapters to capture complex spectral relationships. Our approach outperforms traditional Particle Swarm Optimization (PSO) by an average of 28.4\% in comprehensive score and 45.2\% in prediction accuracy across steel and coal datasets. The proposed method demonstrates superior performance in balancing prediction accuracy with feature efficiency, achieving state-of-the-art results in LIBS quantitative analysis while maintaining interpretability and computational efficiency. We released our code and dataset here: https://github.com/Hflying/MAPPO
• Abstract（参考訳）: レーザー誘起分解分光法(LIBS)の定量分析は、高次元スペクトルデータと予測精度と特徴効率の基本的なトレードオフによる波長選択において重要な課題に直面している。 本稿では、波長選択を強化学習問題に変換する新しいマルチアダプタPPOフレームワークを提案し、複雑なスペクトル関係を捉えるために、クロスアテンション機構と複数の特殊アダプタを活用する。 本手法は,従来の粒子群最適化(PSO)よりも平均28.4\%,予測精度45.2\%で優れていた。 提案手法は,予測精度と特徴効率のバランスをとる上で,解釈可能性と計算効率を保ちながら,LIBS定量解析の最先端化を実現している。 私たちはコードとデータセットをここでリリースしました。

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