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公开(公告)号：CN117288738A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311444569.2
申请日：2023-11-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习策略的脑脊液表面增强拉曼光谱分类方法，包括：获取支撑衬底以及目标银纳米胶体浓缩后与碘化钾水溶液混合得到的混合溶液；将混合溶液与待测脑脊液混合得到样本混合液；将样本混合液滴加在支撑衬底上并进行干燥，得到测试样本；对测试样本进行表面增强拉曼光谱采集，得到若干光谱数据；对若干光谱数据进行预处理；提取预处理后的光谱数据的一维特征；将预处理后的光谱数据转换为光谱图片，并提取光谱图片的二维特征；将一维特征和二维特征进行拼接融合，得到融合特征；通过transformer算法对融合特征进行分类，得到分类结果。该方法提高了分类的准确率，快速、有效的实现待测样本的分类识别。
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