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公开(公告)号：CN119694431A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510192632.0
申请日：2025-02-21
Applicant: 南京中医药大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的药物混合物微量杂质识别与定量方法，该方法采集目标药物混合物的光谱数据，并对所述光谱数据进行预处理，通过卷积核根据所述光谱数据进行动态调整的改进YOLOv8深度学习算法对所述光谱数据进行训练，通过交叉验证方法对根据所述改进YOLOv8深度学习算法得到的深度学习模型进行评估，使用评估结果满足预设条件的深度学习模型对待测样本进行杂质识别和定量分析，通过在训练和检测过程中，针对卷积层根据输入光谱数据所对应的药品特征生成卷积核进行动态卷积调整，可以使深度学习模型能够更好地适应药品的不同形态特征，提高对微量杂质的识别和定量精度。
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