[发明专利]基于深度学习的Vocs组分分子质谱图预测方法、装置和存储介质在审
| 申请号： | 202211630709.0 | 申请日： | 2022-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN115798626A | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 刘立峰;程平;吕鑫;石磊;徐维嘉;王文重;张建军 | 申请（专利权）人： | 珠海高凌信息科技股份有限公司;上海大学 |
| 主分类号： | G16C20/20 | 分类号： | G16C20/20;G16C20/30;G06F18/22;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 叶恩华 |
| 地址： | 519060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于深度学习的Vocs组分分子质谱图预测方法、装置和存储介质，本申请的方法包括根据NIST数据库中的分子和质谱图数据训练DeepVocsMass模型；向所述DeepVocsMass模型输入质谱图，得到相似度函数；根据所述相似度函数计算质谱图的相似度；输出相似度最高的质谱图。本申请通过深度学习技术对Vocs分子进行质谱图预测，通过训练深度神经网络模型，预测Vocs分子的质谱图，并通过与标准库进行对比，确定Vocs质谱图，实现对Vocs质谱监测结果的成份分析，对于大气环境Vocs治理和监测具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 vocs 组分 分子 质谱图 预测 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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