摘要
本发明公开了一种基于机器学习的光谱与分子结构的比对匹配系统,涉及光谱智能解析领域,该系统包括模型构建模块、训练优化模块、计算候选模块、和解释可视化模块。本发明通过构建多模态深度学习模型,自动提取光谱与结构的深层语义特征,大幅提升光谱解析与分子结构匹配的准确性与鲁棒性。采用共享嵌入空间学习策略,将不同模态投影到同一特征空间,实现统一匹配与相似度评分。引入注意力机制,实现谱峰与分子结构片段之间的可视化映射,有助于理解每一个谱峰背后所对应的化学基团或原子,增强匹配结果的可解释性。
技术关键词
三元组损失函数
多模态深度学习
节点
融合卷积神经网络
梯度下降优化算法
可视化模块
一维卷积神经网络
质谱
分子结构特征
引入注意力机制
结构编码器
机器学习模型
样本
表达式
语义特征
基团
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