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申请/专利权人：布鲁克碧奥斯平有限公司
申请日：2022-03-14
公开（公告）日：2024-02-06
公开（公告）号：CN117529668A
主分类号：G01R33/46
分类号：G01R33/46
优先权：["20210617 EP 21179968.9"]
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开
摘要：一种用于生成训练数据集140的数据记录的系统100、方法和计算机程序产品，所述训练数据集被配置为训练神经网络230以用于确定NMR样品201中特定目标分子的浓度215c。获得与已知浓度c1的目标分子相关联的NMR光谱213。通过应用随机移位来调整所获得的NMR光谱，以生成经调整的NMR光谱213a。背景生成器132添加反映该NMR样品中杂质贡献的背景光谱。然后将所得NMR光谱连同关于该目标分子的浓度的信息一起存储为训练数据集140的新数据记录。
主权项：1.一种用于生成训练数据集140的数据记录的计算机实现的方法1000，所述训练数据集被配置为训练神经网络230以用于确定NMR样品201中的特定目标分子的浓度215c，所述方法包括：获得1100与所述目标分子的已知浓度cl相关联的NMR光谱213，其中所获得的NMR光谱具有感兴趣区域，其中所述感兴趣区域是所获得的NMR光谱213中所述NMR光谱超过预定义噪声阈值的区域；通过应用1200在-0.2ppm至+0.2ppm范围内的随机移位来调整所获得的NMR光谱以生成经调整的NMR光谱213a；随机1300确定反映所得NMR光谱的背景的多重峰的数量N，其中N通过将多重峰密度乘以所述感兴趣区域的宽度来确定，其中所述多重峰密度随机选自预定义多重峰密度范围；重复1400N次：生成1410多重峰的数学模型；通过在所述感兴趣区域的范围内应用随机移位来调整1420所生成的多重峰的数学模型，以获得所述多重峰的经调整的数学模型；将所述经调整的数学模型添加1430到所述经调整的NMR光谱213a的所述感兴趣区域；以及将关于所述目标分子的浓度的信息连同作为所得NMR光谱213b的最后一次迭代后的所述经调整的NMR光谱213a一起存储1500为所述训练数据集140的新数据记录。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 布鲁克碧奥斯平有限公司 用于提供训练数据以使得神经网络能够分析NMR测量中的信号的系统和方法
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