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龙图腾网恭喜中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;天津国科医工科技发展有限公司申请的专利质谱峰快速分类方法、装置、存储介质、系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114445675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210020849.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权质谱峰快速分类方法、装置、存储介质、系统是由王晶;程文播;郭宇;张远清;李小强设计研发完成，并于2022-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本质谱峰快速分类方法、装置、存储介质、系统在说明书摘要公布了：本发明涉及质谱峰快速分类方法、装置、存储介质、系统。该方法包括；获取若干由质谱仪反馈的质谱峰样本数据；利用盒中脑状态模型对若干样本数据进行聚类。通过利用盒中脑状态模型对若干样本数据进行聚类，帮助科研人员将质谱峰进行预筛选，减轻科研人员压力，对于物质的分析也是大有裨益；科研人员还可以根据需求对聚类器进行训练，通过不断增加样本数，提高聚类精度，增加类的数量。

本发明授权质谱峰快速分类方法、装置、存储介质、系统在权利要求书中公布了：1.一种质谱峰快速分类方法，其特征在于，包括如下步骤：获取若干由质谱仪反馈的质谱峰样本数据；利用盒中脑状态模型对所述若干样本数据进行聚类；所述盒中脑状态模型方程如下：yn＝xn+βWxn1 其中xn为状态向量；β为一正常数，即反馈系数；W为单层线性神经网络的权重矩阵；yn为生成系统状态向量的中间向量；是一个非线性向量函数，即激活函数；利用盒中脑状态模型对所述若干样本数据进行聚类时，包括步骤：S201：获取用于训练盒中脑状态模型的训练集，所述训练集为已被分类的标准质谱峰{a1,a2,…,aM}；并初始化权重矩阵：W0＝I，其中I为单位矩阵；S202：根据式6更新权重矩阵， 其中ak为训练集{a1,a2,…,aM}的第k个元素，η为一个正常数；Wk-1为上一次迭代过程中生成的权重矩阵，Wk是本次迭代中更新产生的权重矩阵；S203：当k＝M时，执行W＝WM，进入S204；当k＜M时，返回S202；S204：对采集的质谱峰向量xn赋予系统初始状态x0，进入S205；S205：将W、β、xn代入以下公式：yn＝xn+βWxn1 S206：当||xn+1-xn||≤ε时，进入S207；其中：xn+1为当前的系统状态向量，xn为上一次迭代的系统状态向量，ε为阈值常数；S207：将S206中生成的系统最终状态xn+1与训练集{a1,a2,…,aM}进行对比，当||xn+1-ak||≤ε时，则质谱峰x属于ak所属的类型，若xn+1和所有的训练集元素为||xn+1-ak||＞ε，则质谱峰x不属于任何训练集中包含的类型。

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