申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院

申请日：2023-10-25

公开（公告）日：2024-02-13

公开（公告）号：CN117554249A

主分类号：G01N15/00

分类号：G01N15/00;G01N21/3504;G06F18/241;G06F18/214;G06F18/213;G06F18/15;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.13#公开

摘要：本发明提供生物气溶胶ATR‑FTIR光谱识别方法及系统，方法包括：使用傅里叶变换红外FTIR光谱仪和ATR装置，采集生物气溶胶红外吸收光谱，获取光谱样本，随后对光谱进行预处理，再将处理后的光谱数据输入到CNN模型中进行训练和分类，最后利用测试数据集验证训练效果，完成生物气溶胶自动识别。本发明解决了生物气溶胶识别鉴定操作的准确率及稳定性较低的技术问题。

主权项：1.生物气溶胶ATR-FTIR光谱识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1、利用傅里叶变换红外FTIR光谱仪、衰减全反射ATR附件，获取微生物样品的红外吸收ATR光谱；S2、扣除所述红外吸收ATR光谱的背景，得到微生物红外吸光度谱，对所述微生物红外吸光度谱进行归一化、数据平滑处理，以得到降噪微生物红外吸光度谱；S3、利用不同种类的生物的所述降噪微生物红外吸光度谱，构建气溶胶样品ATR光谱数据集，据以划分得到训练集、验证集以及测试集，建立光谱识别模型，根据所述训练集，采用分类交叉熵损失函数、Adam优化器，训练所述光谱识别模型；S4、使用光谱数据验证集，对经过所述步骤S3中训练的所述光谱识别模型进行模型评估操作，观测所述光谱识别模型，在所述验证集上的准确率以及损失情况，据以选取并保存所述准确率最高的所述光谱识别模型，以作为适用识别模型，以利用所述测试集评估所述适用识别模型，据以得到最优识别模型，以识别所述红外吸收ATR光谱。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 生物气溶胶ATR-FTIR光谱识别方法及系统

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