【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能应用，具体涉及一种基于拉曼光谱数据的微球编码解码方法。
技术介绍
1、拉曼光谱技术在生物医学领域有着重要的应用价值，特别是在细胞病变的检测方面。传统的拉曼光谱分类方法，例如主成分分析法、偏最小二乘法等方法，虽然可以提供一定的分类效果，但在处理复杂的数据时往往计算复杂且分类效果不佳。此外，一些浅层学习方法，如支持向量机等，虽然可以处理带标签数据，但在面对训练样本差异较大的情况下，分类边界容易受到影响。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种基于深度学习的拉曼光谱数据的微球编码解码方法，该方法利用自编码网络（autoencoder）对拉曼光谱数据进行特征提取和压缩，并通过softmax分类器实现对不同编码的微球进行分类识别。该方法不仅可以有效提高拉曼光谱数据的处理效率，还能提高微球编码的准确性和可靠性。
2、技术方案
3、一种基于拉曼光谱数据的微球编码方法，包括以下步骤：
4、- 步骤1：通过拉曼光谱仪提取不同编码的微球的拉曼光谱图，并...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的拉曼光谱数据的微球编码解码方法，其特征在于，包括微球编码方法和微球解码方法。
2.一种基于拉曼光谱数据的微球解码方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过拉曼光谱仪提取不同编码的微球的拉曼光谱图，并对拉曼光谱图进行背景扣减、基线校正、平滑及平均处理，将处理后的拉曼光谱图随机分为训练集和测试集；步骤2：将训练集样本作为第一层自动编码器输入数据，通过逐层贪婪训练法训练得到第一层自动编码器的各层权重系数和各层偏置向量，将第一层自动编码器的深层特征作为第二层自动编码器输入数据通过逐层贪婪训练法训练得到第二层自动编码器的各层权重系数和各层偏置...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的拉曼光谱数据的微球编码解码方法，其特征在于，包括微球编码方法和微球解码方法。
2.一种基于拉曼光谱数据的微球解码方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过拉曼光谱仪提取不同编码的微球的拉曼光谱图，并对拉曼光谱图进行背景扣减、基线校正、平滑及平均处理，将处理后的拉曼光谱图随机分为训练集和测试集；步骤2：将训练集样本作为第一层自动编码器输入数据，通过逐层贪婪训练法训练得到第一层自动编码器的各层权重系数和各层偏置向量，将第一层自动编码器的深层特征作为第二层自动编码器输入数据通过逐层贪婪训练法训练得到第二层自动编码器的各层权重系数和各层偏置向量，通过第一层自动编码器以及第二层自动编码器构建两层特征层的栈式稀疏自编码网络；步骤3：将第二层自动编码器的深层特征作为输入数据以训练softmax分类器，通过梯度下降算法优化求解softmax分类器，将训练后的softma...
【专利技术属性】
技术研发人员：高文超，
申请(专利权)人：往圣健康科技广东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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