一种基于轻量化模型集成的一维质谱数据处理方法

本发明提供了一种基于轻量化模型集成的一维质谱数据处理方法，属于人工智能数据处理技术领域，该方法包括：获取一维质谱数据，并对一维质谱数据进行分箱预处理，得到预处理数据；构建预设个数的轻量化一维卷积神经网络基分类器模型，并利用多样性生成技术组合进行训练，得到各经训练的基分类器模型；将预处理数据输入至各经训练的基分类器模型进行预测，得到预设个数的初步预测结果；对初步预测结果进行投票集成，得到分类标签，并根据初步预测结果以及分类标签，计算得到置信度指标；本发明实现了在极端计算效率和快速处理的同时，确保数据处理的准确性和稳定性不受显著影响，并得到提升。