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申请/专利权人：宁波大学
摘要：本发明提供了基于卷积神经网络辅助相似度检索的冰毒假阳性预警方法，包括步骤：（A1）数据预处理；（A2）质谱数据分解；（A3）相似性匹配；（A4）相似度检索结果输出；（A5）质谱数据张量化处理；（A6）基于卷积神经网络的冰毒定量预测；（A7）通过先基于提取特征信号的检索定性后利用卷积神经网络深度学习质谱数据间的相似性和差异性定量预测，从而选择匹配度最高的支持样本作为检索结果推测查询样本，以相似度、定量值和概率值这三维结果输出实现查询样本的定性和定量识别，对查询样本的定量预测结果给出冰毒假阳性预警。本发明具有识别精度高等优点。
主权项：1.基于卷积神经网络辅助相似度检索的冰毒假阳性预警方法，所述冰毒假阳性预警方法包括以下步骤：（A1）数据预处理；对原始AIMS数据分别做提取离子强度和归一化丰度；（A2）质谱数据分解；构建质谱数据矩阵，作为待分解的样本质谱数据的背景信号来源；（A3）相似性匹配；（A4）相似度检索结果输出；对相似性匹配获得的相似度值进行从高到低的排序，选取前n个相似度值较高的匹配支持样本作为结果，输出n个支持样本及其相应的相似度，依据检索结果对查询样本进行冰毒阳性或阴性的定性识别；（A5）质谱数据张量化处理；对于相似度检索结果，1个查询样本与n个支持样本形成n个样本对，将样本对中查询样本和支持样本的原始质谱数据在归一化丰度后进行张量化操作转换成二维矩阵；（A6）基于卷积神经网络的冰毒定量预测；利用卷积神经网络建立质谱数据分类模型，用于评估输入二维矩阵数据中查询样本与支持样本具有相同冰毒含量的概率；依据概率值对n个样本对重新排序，选择概率最高的支持样本的冰毒含量及其参考概率和相似度值作为预测结果，实现对查询样本的冰毒定量预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波大学 基于卷积神经网络辅助相似度检索的冰毒假阳性预警方法
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