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申请/专利权人：之江实验室;杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种质谱成像数据智能特征选择方法，包括获取质谱成像数据并进行预处理；建立变分自编码器模型，用于提取质谱成像数据的特征；在变分自编码器模型的基础上，建立一个全连接分类器，该分类器包括若干个全连接层和一个输出层，其中第一个全连接层连接变分自编码器模型最中间的隐藏层；使用预处理的质谱成像数据训练变分自编码器模型，训练好后，再使用提取的质谱成像数据特征及其对应的类别标签训练全连接分类器；根据变分自编码器最中间的隐藏层结果，逐神经元遍历，反向获得输入层的特征，实现特征选择。本发明所构建的基于变分自编码器网络和全连接分类网络的质谱成像数据特征选择方法，可以实现特征有效选择。
主权项：1.一种质谱成像数据智能特征选择方法，其特征在于，包括：获取质谱成像数据并进行预处理；建立变分自编码器模型，用于提取质谱成像数据的特征；在所述变分自编码器模型的基础上，建立一个全连接分类器；所述全连接分类器包括若干个全连接层和一个输出层，其中第一个全连接层连接所述变分自编码器模型最中间的隐藏层；使用预处理的质谱成像数据训练所述变分自编码器模型，所述变分自编码器模型训练好后，再使用提取的质谱成像数据特征及其对应的类别标签训练全连接分类器；根据变分自编码器最中间的隐藏层结果，逐神经元遍历，反向获得输入层的特征，实现特征选择。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室 杭州电子科技大学 一种质谱成像数据智能特征选择方法
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