公开(公告)号：CN118571346A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410632463.3

申请日：2024-05-21

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐春燕 ,  王纬嘉 ,  石先阳 ,  王飞 ,  王中桢

IPC: G16C20/20 ,  G01N21/64 ,  G16C20/70 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06F18/21 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的NOM三维荧光快速诊断方法，包括以下步骤：配置NOM溶液样本；采集NOM三维荧光光谱数据集；将三维荧光光谱数据进行预处理；划分训练集和测试集；搭建深度神经网络模型：选择多种神经网络模型作为NOM三维荧光识别的方法，每个模型包含三维荧光强度特征提取模块与分类器模块；训练NOM三维荧光数据集：深度神经网络模型依次将NOM三维荧光数据集的训练集作为训练数据，测试集作为评估数据；计算网络模型在最优参数下的诊断准确率，计算每个深度神经网络模型的可学习参数量和每秒浮点运算数以评估各个深度神经网络模型的推理速度。该基于深度神经网络的NOM三维荧光快速诊断方法可以实现NOM智能化与自动化的精准诊断。