基于动态加权投票融合网络的羟基多环芳烃拉曼光谱检测方法

基于动态加权投票融合网络的羟基多环芳烃拉曼光谱检测方法，涉及羟基多环芳烃的检测技术领域，提供一种快速、准确且无需色谱分离的有效方法。利用表面增强拉曼光谱SERS获取OH‑PAHs的光谱信息，通过密度泛函理论DFT计算得到拉曼光谱。构建动态加权投票融合网络DWVF‑Net模型，包含交叉模态注意力融合CMAF和动态权重投票DWV两个核心部分。CMAF通过余弦相似度动态加权SERS和DFT拉曼光谱的关键区域，实现特征融合；DWV根据模型实时性能自适应调整模型权重，优化集成决策。本发明通过CMAF和DWV的协同作用，有效融合了SERS和DFT拉曼光谱的互补信息，验证了动态加权机制在处理复杂数据环境方面的适应性优势。