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申请/专利权人：四川省农业科学院茶叶研究所
摘要：本申请涉及智能检测领域，提供了一种茶树次生代谢物的检测方法，其从茶树中提取次生代谢物，且对所述次生代谢物进行色谱分离和质谱检测以得到次生代谢物质谱图谱，并采用基于深度神经网络的图谱分析和处理技术来进行所述次生代谢物质谱图谱的多尺度质谱特征分析，以此根据所述次生代谢物质谱图谱的浅层和深层的语义特征信息之间的多尺度融合特征来自动地判断次生代谢物的类型。通过这样的方式，色谱分离和质谱检测技术能够提供高灵敏度和分辨率，有助于检测到微量或低丰度的次生代谢物，克服了传统方法的灵敏度限制，并且利用深度神经网络可以提供更全面的代谢物特征信息，增强了对复杂数据模式的理解和分析能力。
主权项：1.一种茶树次生代谢物的检测方法，其特征在于，包括:从茶树中提取次生代谢物；对所述次生代谢物进行色谱分离和质谱检测以得到次生代谢物质谱图谱；将所述次生代谢物质谱图谱输入图谱多尺度特征提取器以得到次生代谢物质谱浅层特征图和次生代谢物质谱语义特征图；将所述次生代谢物质谱语义特征图输入压缩-抑制增强型特征注意力选择器以得到强化次生代谢物质谱语义特征图；计算所述强化次生代谢物质谱语义特征图和所述次生代谢物质谱浅层特征图的全局均值向量以得到强化次生代谢物质谱浓缩语义特征向量和次生代谢物质谱浅层浓缩特征向量；将所述强化次生代谢物质谱浓缩语义特征向量和所述次生代谢物质谱浅层浓缩特征向量输入基于门控机制的特征向量动态交互整合模块以得到次生代谢物质谱多尺度浓度融合特征向量作为次生代谢物质谱多尺度浓度融合特征；基于所述次生代谢物质谱多尺度浓度融合特征，得到检测结果，所述检测结果用于表示次生代谢物的类型标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省农业科学院茶叶研究所 茶树次生代谢物的检测方法
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