发明专利已授权

基于DRS-VGG的端到端深度学习拉曼光谱数据分类方法

📄 申请号：CN202210368912.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-04-08

公开号

CN114692773B

公开日

2024-10-18

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2415

IPC 分类号

G06F18_2415 , G06N3_0464 , G06N3_09 , G06N3_0985 ,

技术画像

所属领域

拉曼光谱深度学习光谱数据处理模式识别拉曼光谱

应用场景

拉曼光谱分析, 材料检测, 化学分析, 生物医学检测, 药物分析

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摘要

本发明公开一种基于Deep Residual Shrinkage‑VGG的端到端深度学习的分类方法，包括：获取拉曼光谱数据，进行一阶样条插值处理且补零，随机打乱后划分成训练集、验证集和测试集；构建一个基于Deep ResidualShrinkage‑VGG的端到端深度学习的分类模型；使用训练集训练该分类模型，使用验证集对模型的超参数进行调整；使用测试集测试该性能。本发明提出的方法，无需光谱数据校正预处理，适用于高噪声、小样本、超多分类的拉曼光谱数据，提高了拉曼光谱数据分类问题的正确率与适用性，在一定程度上改善了深层深度学习网络模型的训练过慢的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种具有晶粒密堆积结构的高迁移率n型纳米金刚石薄膜及其制备方法

当前第 / 件

杂色曲霉ZJB16085及合成R-2-(4-羟基苯氧基)丙酸的应用

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_2415)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：19 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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