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申请/专利权人：深圳湾实验室
摘要：一种单分子的光谱特征识别模型的训练方法、光谱特征识别方法，其中训练方法包括：采用模拟数据集对光谱特征识别模型进行训练，得到初步训练的光谱特征识别模型，模拟数据集包括多张仿真光谱信息样本图像和对应的光谱质心标签；获取真实数据集，真实数据集包括多张真实光谱信息样本图像和对应的光谱质心伪标签；以模拟数据集为源域数据，以真实数据集为目标域数据，对初步训练的光谱特征识别模型进行域适应训练，得到训练完成的光谱特征识别模型。本发明基于机器学习模型进行单分子的光谱特征识别，通过采用本申请的训练方法训练得到的光谱特征识别模型进行单分子的光谱特征识别，能够有效地提高识别精度。
主权项：1.一种单分子的光谱特征识别模型的训练方法，其特征在于，所述光谱特征识别模型用于识别单分子的光谱质心，所述光谱质心为单分子的光谱中强度最大峰所对应的波长，所述训练方法包括：获取模拟数据集，所述模拟数据集包括多张仿真光谱信息样本图像和对应的光谱质心标签，所述仿真光谱信息样本图像为仿真的单分子的光谱信息图像；将所述仿真光谱信息样本图像输入光谱特征识别模型进行光谱质心的识别，得到第一光谱质心预测结果；根据标签预测损失函数对光谱特征识别模型进行训练，得到初步训练的光谱特征识别模型，所述标签预测损失函数根据所述第一光谱质心预测结果和对应的光谱质心标签构建；获取真实数据集，所述真实数据集包括多张真实光谱信息样本图像和对应的光谱质心伪标签，所述真实光谱信息样本图像为在实际环境中采集的单分子的光谱信息图像；以所述模拟数据集为源域数据，以所述真实数据集为目标域数据，对所述初步训练的光谱特征识别模型进行域适应训练，得到训练完成的光谱特征识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳湾实验室 单分子光谱特征识别模型的训练方法、光谱特征识别方法
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