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公开(公告)号:CN110210464A
公开(公告)日:2019-09-06
申请号:CN201910616759.5
申请日:2019-07-09
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及拉曼光谱技术领域,提供了一种基于迁移学习的拉曼光谱智能分析方法。所述方法包括:在共焦显微拉曼光谱仪上进行拉曼实验;实验拉曼数据的预处理:包括插值处理、基线校正和归一化;大规模标准拉曼数据库的预处理:包括数据增强和插值处理;构建深度学习模型:构建两种广泛应用的深度学习模型DNN和CNN;迁移学习用于实验拉曼数据的分类;数据分析。通过上述方式,解决了深度学习模型对大规模数据的依赖,为未来将拉曼光谱分析技术推向实际应用提供了一个新思路。
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公开(公告)号:CN116354987A
公开(公告)日:2023-06-30
申请号:CN202310220380.9
申请日:2023-03-09
Applicant: 厦门大学
IPC: C07D498/04 , C07D265/00 , C07C323/36 , C07C319/20 , G01N33/22 , G01Q60/16 , G01Q30/20
Abstract: 本发明涉及一种含有分子内氢键的探针及其制备方法、测量方法,具有如下所示结构:或本申请通过在分子中带有不同数量的分子内氢键,加入TNT或者其他硝基苯衍生物自组装后,自组装超分子的电导均有变化,表明了本申请的分子探针对于识别硝基苯衍生物的灵敏度和选择性。
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