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龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211282175.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N21/31；該發(fā)明授權(quán)一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化的智能光譜定量分析方法是由陳碩;朱姍姍;佟萌萌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化的智能光譜定量分析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化的智能光譜定量分析方法，解決了目前光譜智能分析方法缺乏客觀定量評(píng)估，不能客觀量化光譜數(shù)據(jù)中各特征峰對(duì)于不同類樣本區(qū)分的貢獻(xiàn)度的問題；S1：獲得貢獻(xiàn)度熱圖；S2：計(jì)算貢獻(xiàn)權(quán)重，在光譜中，得到目標(biāo)特征峰的半高寬，確定半高寬對(duì)應(yīng)的波數(shù)范圍；找到熱度圖中對(duì)應(yīng)該波數(shù)的貢獻(xiàn)值，將其作為分子；以所有特征峰的半高寬對(duì)應(yīng)波數(shù)范圍內(nèi)的貢獻(xiàn)值之和作為分母；分子除以分母得到目標(biāo)特征峰對(duì)目標(biāo)物最終分類結(jié)果的貢獻(xiàn)權(quán)重。

本發(fā)明授權(quán)一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化的智能光譜定量分析方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化的智能光譜定量分析方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：獲得貢獻(xiàn)度熱圖，利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得分類結(jié)果的特征向量，基于梯度加權(quán)類映射方法的可視化，將每個(gè)特征向量上對(duì)于該分類結(jié)果的梯度全局平均值作為該特征向量的權(quán)重值，通過反向傳播方法獲得輸入光譜對(duì)于該分類結(jié)果的激活強(qiáng)度分布，得到貢獻(xiàn)度熱圖；S2：計(jì)算貢獻(xiàn)權(quán)重，在光譜中，得到目標(biāo)特征峰的半高寬，確定半高寬對(duì)應(yīng)的波數(shù)范圍；找到熱度圖中對(duì)應(yīng)該波數(shù)的貢獻(xiàn)值，將其作為分子；以所有特征峰的半高寬對(duì)應(yīng)波數(shù)范圍內(nèi)的貢獻(xiàn)值之和作為分母；分子除以分母得到目標(biāo)特征峰對(duì)目標(biāo)物最終分類結(jié)果的貢獻(xiàn)權(quán)重；定量分析方法通過定量評(píng)估各特征峰的貢獻(xiàn)度，分析尋找用于分類識(shí)別的潛在標(biāo)志物。

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