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申请/专利权人：天津国科医疗科技发展有限公司;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所

摘要：本发明提供了一种基于Hopfield模型的三重四极杆质谱仪谱图分类方法，包括如下步骤：S1、基于各类目标峰特征信息，改进Hopfield模型；S2、提取目标峰最高点左右两侧一定距离范围内的点，经归一化处理后作为改进后的Hopfield模型的初始状态向量；S3、基于先验训练集合生成Hopfield模型的吸引子和吸引盆，当待识别峰的数据落入相应吸引子的吸引盆中时，随着递归计算将最终收敛到吸引子，而这个吸引子就是所谓的类型标识。将Hopfield模型应用于三重四极杆质谱仪的谱图分类应用中，这是一种非线性递归神经网络，同支持向量机等方法相比，计算复杂度低，无需特别关注目标峰的特征，易于实现。同时本专利中Hopfield模型神经元数目可以灵活调整，从而应对不同步长的扫描场景。

主权项：1.一种基于Hopfield模型的三重四极杆质谱仪谱图分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、基于各类目标峰特征信息，改进Hopfield模型；S2、提取目标峰最高点左右两侧一定距离范围内的点，经归一化处理后作为改进后的Hopfield模型的初始状态向量；S3、基于先验训练集合生成Hopfield模型的吸引子和吸引盆，当待识别峰的数据落入相应吸引子的吸引盆中时，随着递归计算将最终收敛到吸引子，该吸引子就是待测峰的类型标识；步骤S1中，设先验训练集合为包含各类目标峰特征信息的N维向量集合，改进后的Hopfield模型的权重矩阵元素计算公式为： 其中ξu,i为先验训练集合中第u个训练向量的第i个元素，wji为改进后的Hopfield模型权重矩阵的第j行，第i列的元素，N为训练向量ξu的长度；Hopfield模型的激活函数为： 其中，ai被称为神经元i的增益，默认的ai＝1，x则是神经元i在当前时刻的输出，v称之为中间变量，是激活函数的输入，中间变量的计算公式如下所示： 其中，vj作为神经元j激活函数的输入，wji为改进后的Hopfield模型权重矩阵的第j行，第i列的元素，xi为上一时刻状态向量的第i个元素，默认偏置参数bj＝0，Hopfield模型的训练集合为权重计算公式的矩阵形式为： 其中，表示以作为主对角线元素的对角方阵，W为改进后Hopfield模型的权重矩阵，N为训练向量ξu的长度；步骤S2的具体方法如下：提取峰最高点左右两侧2.5u范围内的点作为模型的初始状态向量，此时该向量的长度为51。

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