[发明专利]一种基于卷积神经网络的色谱峰识别方法在审
| 申请号： | 202010411013.3 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111767790A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 赵卫东;刘昊;薛庆军 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G01N30/02;G01N30/86 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 种艳丽 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的色谱峰识别方法，属色谱图识别领域。本发明使用小波变换法对含噪声信号的小波系数进行处理，滤除色谱图中的噪声，对去噪后的色谱图进行基线校准；使用卷积神经网络，在卷积层通过将输入数据集与不用卷积核相作用，来得到输出值，提取图片每个小部分里具有的特征；在池化层通过降低卷积层输出的特征向量的维度，减少训练参数的数量，减小过拟合现象，只保留最有用的图片信息，减少噪声的传递；最后应用全连接层生成一个我们需要的类的数量的分类器，对色谱图中峰进行识别；同时结合一阶导数、二阶导数对色谱图的特征点进行标记。本发明提出的色谱峰识别方法在识别的准确率上有了显著提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 色谱 识别 方法 | ||
【主权项】：
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