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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本发明公开了一种基于自注意力机制的MRS数据量化方法及系统，涉及MRS数据量化技术领域，首先获取MRS数据，进行预处理；构建MRS数据量化网络，使用去噪模块对预处理后的MRS数据进行去噪处理；使用量化模块进行量化，得到MRS数据系列参数；使用拟合模块对MRS数据系列参数进行拟合，得到拟合MRS数据；计算拟合MRS数据和预处理后的MRS数据之间的最小平方误差，更新MRS数据量化网络的权重。使用训练后的MRS数据量化网络，对MRS数据进行量化处理。本发明在MRS数据的量化中引入了自注意机制以及去噪网络，可以更加精准的量化MRS数据，尤其是在低信噪比的情况下，依旧具有较高的量化准确率。
主权项：1.一种基于自注意力机制的MRS数据量化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取MRS数据，进行预处理；步骤2、构建MRS数据量化网络，包括去噪模块、量化模块和拟合模块；步骤3、使用预处理后的MRS数据对MRS数据量化网络进行训练；步骤4、使用训练后的MRS数据量化网络，对MRS数据进行量化处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种基于自注意力机制的MRS数据量化方法及系统
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