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申请/专利权人：兰州百源基因技术有限公司
摘要：本发明属于质谱检测技术领域，本发明提供了一种基于深度学习的质谱检测方法，包括：获取待检测物质的质谱数据，提取质谱数据中的信息特征，其中，对质谱数据的信息特征进行分析，根据离子数量偏差均值占比和质荷比偏差占比，处理输出得到质谱数据的偏差程度参数PC，根据质谱数据的偏差程度参数PC对质谱数据进行标记，若偏差程度参数PC小于偏差程度参数阈值PCY，则将其标记为训练质谱数据，将所有训练质谱数据整合为训练数据集，利用训练数据集对卷积神经网络进行训练，得到训练好的深度学习网络模型，本发明有利于减少深度学习网络模型过拟合的风险，提高深度学习网络模型的性能。
主权项：1.一种基于深度学习的质谱检测方法，其特征在于：包括：获取待检测物质的质谱数据，并对质谱数据进行数据预处理；提取质谱数据中的信息特征，其中，信息特征包括：特征碎片离子的质荷比以及离子的数量；对质谱数据的信息特征进行分析，得到偏差数据，其中，偏差数据包括离子数量偏差均值占比和质荷比偏差占比，根据离子数量偏差均值占比和质荷比偏差占比，处理输出得到质谱数据的偏差程度参数PC；根据质谱数据的偏差程度参数PC对质谱数据进行标记；若偏差程度参数PC大于等于偏差程度参数阈值PCY，则将其质谱数据标记为非训练质谱数据；若偏差程度参数PC小于偏差程度参数阈值PCY，则将其标记为训练质谱数据；将所有训练质谱数据整合为训练数据集，利用训练数据集对卷积神经网络进行训练，得到训练好的深度学习网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州百源基因技术有限公司 一种基于深度学习的质谱检测方法
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