一种基于多分支卷积神经网络的PDRN质量评价分类系统

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一种基于多分支卷积神经网络的PDRN质量评价分类系统
申请号:CN202411104551
申请日期:2024-08-13
公开号:CN119027387A
公开日期:2024-11-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种一种基于多分支卷积神经网络的PDRN质量评价分类系统,包括数据采集模块,用于采集PDRN的拉曼光谱;特征提取模块,用于将所述待识别PDRN拉曼光谱输入预先训练过的多分支卷积神经网络中,获取不同分子量、不同浓度PDRN的理化特征信息,将PDRN拉曼光谱输入基础,卷积块,以获取基础特征信息,获取分支提取的全部特征信息,并将所述全部特征信息合并为多尺度特征信息;样品识别模块,用于根据所述PDRN拉曼光谱特征信息,在预先设置的多分支卷积神经网络数据库中对PDRN样品的分子量、含量进行判定,以最终确定所测PDRN的理化特征,解决了神经网络固定输入窗口的局限性的问题。
技术关键词
分支卷积神经网络 分类系统 理化特征 分类器 瓶颈结构 特征提取模块 空间光谱特征 样本 加权特征 数据采集模块 谱特征提取 识别模块 预测系统 语义特征 多分支 基础 标记 多尺度