公开(公告)号：CN117852612A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410038535.1

申请日：2024-01-10

Applicant: 南昌大学

Inventor： 戴一川 ,  万谋群 ,  陈建锋 ,  陈笑笑 ,  李小兵 ,  许文虎

IPC: G06N3/088 ,  G01N21/65 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提供一种基于无监督式学习的拉曼光谱去噪方法，不同于有监督式学习的去噪方法，本方法采用无监督式学习，无需样本数据，可以提高光谱采集速率，更易于对激光敏感的样品、具有生物活性的样品的采集。本发明提出的一种基于无监督式学习的拉曼光谱去噪方法，包括以下步骤：生成训练集、验证集和测试集数据；构建由U‑net和LSTM所组成的网络模型；通过训练集数据对模型进行训练，生成预训练模型；由验证集验证模型的准确性；将测试集数据输入模型中得到去噪后的拉曼光谱。本方法可以为定量分析提高数据质量、增加分析精度、增强信号特征、提高灵敏度。