一种基于深度学习的拉曼光谱异常数据检测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的拉曼光谱异常数据检测方法及系统，属于拉曼光谱异常检测技术领域。其方法包括根据检测到的光谱峰值位置得到对应的峰值注意力指导系数；基于原始光谱数据的局部增强特征和全局特征得到多尺度注意力系数；将峰值注意力指导系数和多尺度注意力系数进行组合，并在此基础上得注意力拉曼光谱特征数据；利用降维网络对注意力拉曼光谱特征数据进行多层逐步降维，并利用升维网络进行重构；利用降维后的拉曼光谱特征数据以及重构拉曼光谱数据，得到拉曼光谱异常数据检测结果。本发明通过峰值感知注意力机制，能够同时分析拉曼光谱的整体特征和小尺度特征峰，对于拉曼光谱特征的提取和重构有较强针对性和提升。