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百源基因申请一种基于深度学习的质谱检测方法专利,有利于减少深度学习网络模型过拟合的风险,提高其性能

发布:2024-09-13 浏览:31

核心提示:金融界 2024 年 7 月 31 日消息,天眼查知识产权信息显示,兰州百源基因技术有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的质谱检测方法“,公开号 CN202410578474.8 ,申请日期为 2024 年 5 月。专利摘要显示,本发明属于质谱检测技术领域,本发明提供了一种基于深度学习的质谱检测方法,包括:获取待检测物质的质谱数据,提取质谱数据中的信息特征,其中,对质谱数据的信息特征进行分析,根据离子数量偏差均值占比和质荷比偏差占比,处理输出得到质谱数据的偏差程度参数 PC,根据质谱数据的偏差程度参数

金融界 2024 年 7 月 31 日消息,天眼查知识产权信息显示,兰州百源基因技术有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的质谱检测方法“,公开号 CN202410578474.8 ,申请日期为 2024 年 5 月。
专利摘要显示,本发明属于质谱检测技术领域,本发明提供了一种基于深度学习的质谱检测方法,包括:获取待检测物质的质谱数据,提取质谱数据中的信息特征,其中,对质谱数据的信息特征进行分析,根据离子数量偏差均值占比和质荷比偏差占比,处理输出得到质谱数据的偏差程度参数 PC,根据质谱数据的偏差程度参数 PC 对质谱数据进行标记,若偏差程度参数 PC 小于偏差程度参数阈值 PCY,则将其标记为训练质谱数据,将所有训练质谱数据整合为训练数据集,利用训练数据集对卷积神经网络进行训练,得到训练好的深度学习网络模型,本发明有利于减少深度学习网络模型过拟合的风险,提高深度学习网络模型的性能。
本文源自金融界

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