一种基于Hopfield模型的三重四极杆质谱仪谱图分类方法
基本信息
申请号 | CN202111075648.1 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN113780430A | 公开(公告)日 | 2021-12-10 |
申请公布号 | CN113780430A | 申请公布日 | 2021-12-10 |
分类号 | G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 李亮;王晶;李振;冯新用;刘广才;贾明正;凌星;程文播 | 申请(专利权)人 | 天津国科医疗科技发展有限公司 |
代理机构 | 天津企兴智财知识产权代理有限公司 | 代理人 | 石倩倩 |
地址 | 300000天津市东丽区开发区五经路16号4号楼 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明提供了一种基于Hopfield模型的三重四极杆质谱仪谱图分类方法,包括如下步骤:S1、基于各类目标峰特征信息,改进Hopfield模型;S2、提取目标峰最高点左右两侧一定距离范围内的点,经归一化处理后作为改进后的Hopfield模型的初始状态向量;S3、基于先验训练集合生成Hopfield模型的吸引子和吸引盆,当待识别峰的数据落入相应吸引子的吸引盆中时,随着递归计算将最终收敛到吸引子,而这个吸引子就是所谓的类型标识。将Hopfield模型应用于三重四极杆质谱仪的谱图分类应用中,这是一种非线性递归神经网络,同支持向量机等方法相比,计算复杂度低,无需特别关注目标峰的特征,易于实现。同时本专利中Hopfield模型神经元数目可以灵活调整,从而应对不同步长的扫描场景。 |
