一种混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法技术

本发明专利技术涉及拉曼光谱领域，公开了一种混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，用于满足现代拉曼光谱分析技术对覆盖面广、种类齐全、质量可靠的混合物光谱数据的需求。包括基于浓度比例对各纯组分光谱进行加权线性组合生成初步混合物光谱；增强数据多样性；生成预测光谱；通过判别器的多层次特征对比与对抗训练优化生成器参数；匹配删除虚假峰，重建物理合理特征峰；动态调整特征峰强度，输出高保真光谱数据。本发明专利技术通过融合物理约束与深度学习，显著提升了生成光谱的峰位精度、强度一致性及噪声鲁棒性，支持复杂混合物在宽浓度范围内的定量分析，为拉曼光谱数据库构建及化学检测提供了高效解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及拉曼光谱领域，尤其涉及一种混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法。

技术介绍

1、传统拉曼光谱采集系统依赖于高度专业化的操作模式，其对实验环境和样品质量有着极其严格的要求，只有这样才能获得可靠的高质量光谱数据。受限于可用化学品特别是危险化学品的获取难度，传统拉曼光谱采集方法在混合物光谱数据获取方面面临显著瓶颈，不仅制约了对危险化学品分子结构的深入解析，也严重影响了其在浓度定量分析中的应用效果。更为重要的是，现有大量混合物光谱数据尚未得到充分挖掘和有效利用。

2、根据拉曼散射光的激发原理，在特定实验条件下（如恒定激发光强度、固定测量温度等），物质的拉曼散射强度与其分子浓度呈现严格的线性正相关关系。研究人员基于该原理提出了采用生成对抗网络（gan）构建拉曼光谱数据生成模型的解决方案，通过构建神经网络模型学习真实光谱特征，生成高质量、高保真的模拟拉曼光谱数据。

3、然而，尽管gan在理论上能够有效扩充拉曼光谱数据库，并在科学级拉曼与手持式拉曼光谱仪之间的跨仪器数据生成，以及纯净物光谱数据优化生成等方面取得了一定进展。但现有本文档来自技高网...

【技术保护点】

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2.根据权利要求1的混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，其特征在于，包括：

3.根据权利要求1的混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，其特征在于，包括：

4.根据权利要求3的混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，其特征在于，所述对初步混合物光谱进行可控噪声注入操作，生成含噪声增强光谱，包括：

5.根据权利要求1的混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5的混合机器学习驱...

【技术特征摘要】

1.一种混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，其特征在于，混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法包括：

2.根据权利要求1的混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，其特征在于，包括：

3.根据权利要求1的混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，其特征在于，包括：

4.根据权利要求3的混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，其特征在于，所述对初步混合物光谱进行可控噪声注入操作，生成含噪声增强光谱，包括：

5.根据权利要求1的混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5的混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，其特征在于，所述通过编码层对增强数据进行多尺度特征提取与时序建模，生成融合特征，包括：

7.根据权利要求1的混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，其特征在于，包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：杜彪，唐河山，王家民，梁培，郝璐，唐河坤，周玉山，徐晓雯，何津，吴抒悦，李富柏，
申请(专利权)人：中检易兴元科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：