摘要
本发明提供了一种基于人工智能的色谱图分析方法、装置及计算机设备,方法包括:对深度学习神经网络进行训练,得到色谱图分析模型;通过色谱图分析模型接收待审查分析的数字色谱数据图像,并分割为区域图像;通过色谱图分析模型对每块区域图像进行图像内容状态审查识别得到审查预测区域并进行图像内容状态标记;评估计算审查预测区域的图像内容状态和图像内容状态的可能概率度得到第一比值,将第一比值大于预设的第一门限概率比值的图像内容状态标记特定的颜色;根据所正在进行的色谱实验信息、待测样品信息、色谱图分析模型的分析信息绘制出可供检测人员参考的色谱审查报告及色谱分析报告。本发明的有益效果在于:极大地提高色谱分析速率。
技术关键词
深度学习神经网络
分析方法
报告
图像分割
计算机设备
预测特征
训练样本图像
数据
标记
信号值
模型训练模块
双线性插值
压缩特征
非线性
液相色谱
分析装置
输出特征
参数
系统为您推荐了相关专利信息
演化分析方法
知识图谱推理
故障演化分析
分析故障
关系
轮廓
感兴趣
电路板缺陷检测
生成二值化图像
图像识别方法
数据变化趋势
磁盘存储空间
控制策略
趋势预测模型
时间段
无感考勤系统
人脸图像信息
人脸识别模型
人脸特征数据
报表