[发明专利]一种基于神经网络的真菌MALDI—TOF质谱数据识别方法在审
| 申请号： | 201910883361.8 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110619366A | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 刘新宇;徐登友;许慧;张群华 | 申请（专利权）人： | 颐保医疗科技(上海)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200131 上海市浦东新区中国*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于神经网络的真菌MALDI—TOF质谱数据识别方法，本发明的技术核心是，基于神经网络智能分类技术，利用了计算机强大的运算能力，基于反向传播优化算法自动总结不同菌种荷质比权重的分布规律，进而构建真菌MALDI‑TOF质谱数据的预测分类模型。 | ||
| 搜索关键词： | 质谱数据 真菌 神经网络智能 反向传播 分布规律 分类技术 分类模型 技术核心 神经网络 优化算法 运算能力 荷质比 构建 权重 菌种 计算机 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的真菌MALDI—TOF质谱数据识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获得真菌MALDI-TOF 质谱数据集，对每个质谱数据进行标类，得到标注好类的原始质谱数据集合；/nS2、对原始质谱数据集进行归一化等预处理，得到预处理后的质谱数据集合；/nS3、构建神经网络；/nS4、对所构建神经网络进行训练，得到训练后的神经网络作为基于真菌MALDI-TOF质谱数据的预测模型；/nS5、利用上述预测模型对新的真菌MALDI-TOF MS质谱数据进行类别预测。/n
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