[发明专利]预配训练数据使神经网络识别NMR测量中信号的系统和方法在审
申请号: | 202011480139.2 | 申请日: | 2020-12-15 |
公开(公告)号: | CN113009397A | 公开(公告)日: | 2021-06-22 |
发明(设计)人: | 克莉丝汀·博利格尔;奥利弗·霍拉赫尔;约亨·克拉格斯;伊琳娜·加利亚什;马可·格鲁尔;法布里斯·莫里奥 | 申请(专利权)人: | 布鲁克瑞士股份公司 |
主分类号: | G01R33/46 | 分类号: | G01R33/46;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人: | 程钢 |
地址: | 瑞士费兰登*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | 一种用于训练神经网络供在NMR频谱中的信号分析的系统、方法和计算机程序产品。系统获得多个计算的NMR原始频谱,每一原始频谱与具有已知数目个质子的不同NMR活性分子相关联。系统通过每一原始频谱与一个或多个谱线成形函数的卷积来变宽接收的原始频谱的峰,以产生用于每一原始频谱的拓宽的频谱。谱线宽度的变宽通过从统计分布取样用于各种原始频谱的变宽值而遵循在多个当前频谱上的统计分布。系统针对每一加宽的频谱计算其积分函数以计数与相应加宽的频谱的峰相关联的质子的数目。系统将信号间隔识别为加宽的频谱中的间隔,其中积分函数大致按与单个质子相关联的值的倍数增大,使得计数的质子的总数匹配相关联的分子的已知质子数。 | ||
搜索关键词: | 训练 数据 神经网络 识别 nmr 测量 信号 系统 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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