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公开(公告)号：CN117909836A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410167115.3
申请日：2024-02-06
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种适用于复杂体系中拉曼光谱识别的方法及系统。所述方法包括：获取拉曼光谱数据集并对其进行预处理；将预处理后的拉曼光谱数据集输入基于改进卷积神经网络的识别模型中进行训练；将待识别拉曼光谱数据输入训练好的识别模型中进行识别；其中基于改进卷积神经网络的识别模型包括多流向特征提取与融合层，多流向特征提取与融合层包括四个模块，在每个模块中引入残差结构，每三个卷积层组成一个残差块；在模块输入端到输出端之间搭建一个跨越所有残差块的结构；在模块输入端与输出端特征融合方式上采用通道维数上的叠加。本发明可实现高准确率的拉曼光谱分类与组分鉴定，对提高拉曼光谱分析的效率以及准确率具有重大意义。
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