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摘要：本发明公开了一种基于神经网络结构搜索的食源性病菌分类方法，包括：采集多种食源性病菌各自对应的多种子类病菌的表面增强拉曼光谱数据，进行预处理；根据混合网络自动化设计U‑Net神经网络模型架构；对U‑Net神经网络模型进行训练，使用分块可微分神经架构搜索策略，调整U‑Net神经网络模型各个模块的权重；经过预训练优化的权重分布，对超网络进行采样，确定U‑Net神经网络模型每一层的最优模块组合；使用采样得到的架构信息，构建新的U‑Net结构，训练并生成分类器，实现对未知食源性病菌样本进行分类。该方法通过混合网络自动化设计U‑Net模型架构，能够自适应地优化网络的结构和参数，使得模型在不同子类病菌分类时表现更优，显著提高了分类的准确性。
主权项：1.一种基于神经网络结构搜索的食源性病菌分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、采集多种食源性病菌各自对应的多种子类病菌的表面增强拉曼光谱数据，进行预处理后分为测试集、训练集和验证集；S20、根据混合网络自动化设计U-Net神经网络模型架构；S30、采用预处理后的训练集数据，对U-Net神经网络模型进行训练，使用分块可微分神经架构搜索策略，根据验证集的反馈结果，调整U-Net神经网络模型各个模块的权重；S40、经过预训练优化的权重分布，对超网络进行采样，确定U-Net神经网络模型每一层的最优模块组合；使用采样得到的架构信息，构建一个新的U-Net结构，形成最终的模型架构；S50、训练最终的模型架构，生成分类器；S60、利用训练好的神经网络分类器，对未知食源性病菌样本进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国计量大学 一种基于神经网络结构搜索的食源性病菌分类方法
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