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申请/专利权人：中国人民解放军海军军医大学
摘要：本发明公开了一种基于ResNet网络的卤代化合物高效识别方法：基于构建的训练集对改进的ResNet18网络模型进行训练，获得训练后的改进的ResNet18网络模型。将待检测卤代化合物的质谱图输入第三步获得的训练后的改进的ResNet18网络模型中，得到预测结果。本发明通过迁移学习初始化网络参数以节约训练时间和训练成本，解决了卤代化合物识别分类速度慢、准确率低的问题。
主权项：1.一种基于ResNet网络的卤代化合物高效识别方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、建立包含卤代化合物的质谱图像数据集，将质谱图像数据集分为训练集和验证集；所述第一步包括以下两个步骤：1建立含卤代化合物的质谱图像数据集，并对采集的图像进行图像增强处理；2将增强后的图像调整为统一大小尺寸，分为训练集和验证集；第二步，搭建基于ResNet18的卷积神经网络，并对ResNet18网络按照预设方式进行改进，获得改进的ResNet18网络模型；第三步、基于第一步构建的训练集对第二步获得的改进的ResNet18网络模型进行训练，获得训练后的改进的ResNet18网络模型；第四步、将待检测卤代化合物的质谱图输入第三步获得的训练后的改进的ResNet18网络模型中，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军军医大学 一种基于ResNet网络的卤代化合物高效识别方法
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