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申请/专利权人：清华大学

摘要：本申请提供了一种基于对抗域生成网络的跨域拉曼光谱识别方法和装置，该方法包括：利用域生成模型对输入拉曼光谱进行处理，得到扩展域拉曼光谱，所述扩展域拉曼光谱为去噪拉曼光谱；利用域任务模型对所述扩展域拉曼光谱进行特征提取，得到所述扩展域拉曼光谱的语义表示，并根据所述语义表示进行类别预测，得到类别预测结果；其中，所述域生成模型和所述域任务模型是以交替优化方法进行训练获得，所述域生成模型以生成语义一致的扩展域拉曼光谱样本为优化目标，所述域任务模型以提取特征的域不变性为优化目标。如此，基于去噪拉曼光谱实现类别预测，克服了未知采集条件下拉曼光谱存在的域差异，实现可靠且准确的拉曼光谱识别。

主权项：1.一种基于对抗域生成网络的跨域拉曼光谱识别方法，其特征在于，所述方法包括：利用域生成模型对输入拉曼光谱进行处理，得到扩展域拉曼光谱，所述扩展域拉曼光谱为去噪拉曼光谱；利用域任务模型对所述扩展域拉曼光谱进行特征提取，得到所述扩展域拉曼光谱的语义表示，并根据所述语义表示进行类别预测，得到类别预测结果；其中，所述域生成模型和所述域任务模型是以交替优化方法进行训练得到的，所述域生成模型以生成语义一致的扩展域拉曼光谱样本为优化目标，所述域任务模型以提取特征的域不变性为优化目标；所述域生成模型和所述域任务模型按照以下步骤训练得到：将源域拉曼光谱样本输入到所述域生成模型进行处理，得到多个扩展域拉曼光谱样本；利用所述域任务模型对所述源域拉曼光谱样本进行特征提取，得到所述源域拉曼光谱样本的第一语义表示，以及，对所述多个扩展域拉曼光谱样本进行特征提取，得到所述多个扩展域拉曼光谱样本的第二语义表示；将所述第一语义表示和所述第二语义表示投影到嵌入空间，所述嵌入空间表征所述源域拉曼光谱样本和所述多个扩展域拉曼光谱样本的样本嵌入特征分布；根据所述嵌入空间中的样本嵌入特征，构建第一约束损失函数和第二约束损失函数，所述第一约束损失函数用于约束生成语义一致的扩展域拉曼光谱样本，所述第二约束损失函数用于约束提取特征的域不变性；基于交替优化方法，利用所述第一约束损失函数对所述域生成模型的参数进行更新，以及，利用所述第二约束损失函数对所述域任务模型的参数进行更新。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学 基于对抗域生成网络的跨域拉曼光谱识别方法和装置