[发明专利]一种用于深度学习训练的拉曼光谱数据集分析方法在审
| 申请号： | 202011409057.9 | 申请日： | 2020-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN112730373A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 祝连庆;夏嘉斌;于明鑫;董明利;孙广开;何彦霖;庄炜 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G01N21/65 | 分类号： | G01N21/65;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京律恒立业知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11416 | 代理人： | 王琦;庞立岩 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于深度学习训练的拉曼光谱数据集分析方法，包括以下步骤：拉曼光谱数据预处理；拉曼光谱数据相关度检测；拉曼光谱数据标记，其中拉曼光谱数据预处理又包括：拉曼光谱数据范围截取，拉曼光谱平滑处理，拉曼光谱去基线处理，拉曼数据归一化处理。通过以上算法可以有效的解决现有算法中损坏数据完整性，引入不规则环境光和组织荧光的问题，提高生物组织检测中组织识别精度，提供可靠数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 深度 学习 训练 光谱 数据 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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