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
系统为您推荐了相关专利信息
通信节点
标识符
数据传输方法
数据传输装置
建立通信
建筑群
迭代优化方法
自动布局
建筑单元
空间拓扑关系
网络切换方法
网络切换设备
动态
控制单元
核心网控制节点