一种基于机器学习的光谱与分子结构的比对匹配系统

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。