数据集概述
本数据集为可解释AI研究提供深度学习花粉分类模型的支撑数据，包含12类花粉（Acer、Alnus、Alopecurus、Carex、Cupressus、Dactylis、Juglans、Morus、Platanus、Populus、Salix、Ulmus）的自动粒子探测器Rapid-E测量数据，以及光谱、寿命、散射三种模态的预处理CSV数据，适用于机器学习模型训练与验证。
文件详解
- JSON格式原始数据文件
- 文件名称：Acer.json、Alnus.json、Alopecurus.json、Carex.json、Cupressus.json、Dactylis.json、Juglans.json、Morus.json、Platanus.json、Populus.json、Salix.json、Ulmus.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：包含12类花粉的自动粒子探测器Rapid-E测量原始数据，每类花粉对应一个独立JSON文件
- 预处理数据压缩包
- 文件名称：0-preprocessed samples.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含光谱、寿命、散射三种模态的预处理CSV数据，以及散射和寿命数据的附加特征，标签0-11对应花粉类别的字母顺序，可直接用于机器学习模型
适用场景
- 深度学习花粉分类模型训练: 利用预处理CSV数据训练多模态花粉分类模型，标签与花粉类别一一对应
- 可解释AI模型研究: 基于原始JSON数据与预处理特征，探究深度学习花粉分类模型的决策机制
- 花粉特征分析: 分析光谱、寿命、散射三种模态特征对花粉分类的贡献度
- 粒子探测器数据应用: 验证自动粒子探测器Rapid-E测量数据在花粉识别任务中的有效性
