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公开(公告)号：CN117219176A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311073578.5
申请日：2023-08-24
IPC: G16B40/30 , G06F18/24 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的拉曼光谱细菌分类方法及系统，包括：数据预处理步骤，对预训练数据集、再训练数据集和测试数据集中的原始拉曼光谱进行去噪、背景去除和归一化处理；数据增强步骤，通过随机谱段置零或高斯噪声添加的操作对预处理后的预训练数据集进行增强处理，构建预训练数据样本对；模型预训练步骤，基于数据增强后的预训练数据集，采用对比学习对深度神经网络进行训练，获得预训练模型；模型再训练步骤，使用预处理后的再训练数据集对增加分类层的预训练模型进行调整，获得训练好的分类模型；模型测试步骤，将预处理后的测试数据集输入训练好的分类模型，获得拉曼光谱细菌分类结果。本发明提高了光谱分类效率和准确度。
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公开(公告)号：CN111523582A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010298095.5
申请日：2020-04-16
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的跨仪器拉曼光谱定性分析方法，将迁移学习中数据分布自适应的思路应用于拉曼光谱跨仪器物质识别，解决拉曼光谱跨仪器识别的问题。本发明运用迁移学习领域中数据分布自适应的思路，通过寻找最优映射，最大程度地缩小源域和目标域之间的数据分布差异；然后运用一种机器学习算法对映射后的拉曼光谱进行分类识别，即使用源域的已标注光谱来训练模型，对目标域的待测光谱进行分类。本发明自动完成“谱图预处理‑谱图同构化‑寻找和实现最优映射‑训练分类器和物质识别”的分析过程，减少对人工数据标注的依赖，满足跨仪器拉曼光谱数据定性分析的要求，大大提高物质识别准确率。
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公开(公告)号：CN111523582B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010298095.5
申请日：2020-04-16
IPC: G06F18/241 , G06N20/00 , G01N21/65
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的跨仪器拉曼光谱定性分析方法，将迁移学习中数据分布自适应的思路应用于拉曼光谱跨仪器物质识别，解决拉曼光谱跨仪器识别的问题。本发明运用迁移学习领域中数据分布自适应的思路，通过寻找最优映射，最大程度地缩小源域和目标域之间的数据分布差异；然后运用一种机器学习算法对映射后的拉曼光谱进行分类识别，即使用源域的已标注光谱来训练模型，对目标域的待测光谱进行分类。本发明自动完成“谱图预处理‑谱图同构化‑寻找和实现最优映射‑训练分类器和物质识别”的分析过程，减少对人工数据标注的依赖，满足跨仪器拉曼光谱数据定性分析的要求，大大提高物质识别准确率。
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公开(公告)号：CN119985404A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510206615.8
申请日：2025-02-25
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供一种分离纳米材料吸收和散射信息的可见光分光光谱仪，包括光源、光源聚焦镜、第一分束镜、样品池、第二分束镜、衰减片、狭缝前聚焦镜、狭缝、光谱仪准直镜、光栅、光谱仪聚焦镜和CMOS相机；光源输出发散光；第一分束镜的反射光作为参比光；第一分束镜的透射光激样品散射光；第二分束镜的反射光作为透射光；参比光、散射光及透射光聚焦在狭缝的不同位置，光栅进行分光聚焦在CMOS相机的不同位置上；CMOS相机设置分区域成像，同时读取三束光信号计算后得到消光光谱、吸收光谱、散射光谱；利用光学设计和面阵CMOS相机的优点，实现了样品的参比光、散射光和透射光信号的同时检测，得到消光光谱、吸收光谱和散射光谱，检测时间短，检测效率高。
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公开(公告)号：CN115078283B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210680231.6
申请日：2022-06-16
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种一体式紫外分光光谱仪及系统，包括：光源(1)、光源准直镜(2)、第一分束镜(3)、参比池(4)、第一平面反射镜(5)、第二平面反射镜(6)、样品池(7)、第二分束镜(8)、狭缝前聚焦镜(9)、狭缝(10)、光谱仪准直镜(11)、光栅(12)、光谱仪聚焦镜(13)和CCD相机(14)。本发明具有体积小、便于携带及维修的特点，可检测光谱范围200～400nm，分辨率高，且无需外加其他零件即可测量，测试方便；特别地，本发明实现了利用光学设计的技巧和面阵CCD相机的优点，实现了参比光和吸收光同时检测，测试时间短，测试效率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114184593B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202111408802.2
申请日：2021-11-24
Applicant: 厦门大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种动态表面增强拉曼光谱检测方法，包括如下步骤：(1)使用种子生长法合成尺寸均匀的Ag纳米粒子；(2)以上述Ag纳米粒子为原料，采用油/水界面组装方法获得单层致密Ag纳米薄膜，并将该单层致密Ag纳米薄膜转移至硅片上，然后将待测分子溶液滴加于该单层致密Ag纳米薄膜上，形成D‑SERS基底；(3)使用拉曼光谱仪检测上述D‑SERS基底，记录拉曼光谱特征峰的位置和峰强，实现对待测分子的定性和定量检测。本发明具有全时间检测窗口、检测过程简单快速、检测成本低廉、检测灵敏度高等优势。
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公开(公告)号：CN112304919A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202010991728.0
申请日：2020-09-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种乌头碱类植物毒素的定性定量检测方法，包括如下步骤：(1)将乌头碱、中乌头碱、次乌头碱和混合乌头碱的不同浓度的标准溶液分别与银纳米粒子溶胶混合均匀，然后加入无机盐的溶液，获得标准待测液；(2)使用拉曼光谱仪检测上述标准待测液，记录特征峰的位置和强度；(3)将待测样品按照与步骤(1)相同的方法获得样品待测液，使用拉曼光谱仪检测该样品待测液，记录特征峰的位置和强度，根据步骤(2)对待测样品中的乌头碱类植物毒素的种类进行定性和定量分析。本发明具有检测过程简单快速、响应迅速、检测成本低廉、检测灵敏度高等优势，能够满足对植物毒素现场检测的实际需求。
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公开(公告)号：CN108732215B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201810485137.9
申请日：2018-05-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种电化学原位光谱电解池及其应用，包括一电解池本体，该电解池本体包括一进液口、一出液口和一光学检测窗，该进液口和出液口设于电解池本体的相对的二侧壁，该进液口连通流动注射装置或微流控装置，该光学检测窗设于电解池本体的上部。本发明的电化学原位光谱电解池具有能适应合适的光谱波长范围、较高的光学灵敏度、可适用于各类溶剂、较小的池时间常数、易填充清洗且兼具电化学法样品前处理和废水处理等特点，解决了现有电化学原位光谱检测装置的技术缺陷。
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公开(公告)号：CN107818298A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710886434.X
申请日：2017-09-27
Applicant: 厦门大学
Abstract: 用于机器学习物质识别算法的通用拉曼光谱特征提取方法，涉及拉曼光谱。谱图自动预处理；获取谱图的特征向量。可以对任意指定范围的拉曼光谱进行特征提取，所提取的特征向量适用于多种机器学习算法，通用性强，不受目标物质或测试体系的限制；可以自动去除噪声和荧光背景的干扰，同时保留峰值信号的位置和强度等信息；可以有效识别包含各种目标物质的光谱；可以准确提取空白光谱特征，有效识别和准确区分阴性和阳性样品，更好的满足物质检测的实际需求；提取方法不涉及复杂计算，而且对存储空间需求不大，因此时间和空间复杂度低，便于运用于光谱数据的批量处理和分析。
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