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基于DRS-VGG的端到端深度学习拉曼光谱数据分类方法

Name: 基于DRS-VGG的端到端深度学习拉曼光谱数据分类方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2022103689129
Availability: InStock

📄 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。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114692773B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

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议价

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：50 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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王**¥-10万

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