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摘要：本发明属于质谱检测技术领域，本发明提供了一种基于深度学习的质谱检测方法，包括：获取待检测物质的质谱数据，提取质谱数据中的信息特征，其中，对质谱数据的信息特征进行分析，根据离子数量偏差均值占比和质荷比偏差占比，处理输出得到质谱数据的偏差程度参数PC，根据质谱数据的偏差程度参数PC对质谱数据进行标记，若偏差程度参数PC小于偏差程度参数阈值PCY，则将其标记为训练质谱数据，将所有训练质谱数据整合为训练数据集，利用训练数据集对卷积神经网络进行训练，得到训练好的深度学习网络模型，本发明有利于减少深度学习网络模型过拟合的风险，提高深度学习网络模型的性能。

主权项：1.一种基于深度学习的质谱检测方法，其特征在于：包括：获取待检测物质的质谱数据，并对质谱数据进行数据预处理；提取质谱数据中的信息特征，其中，信息特征包括：特征碎片离子的质荷比以及离子的数量；对质谱数据的信息特征进行分析，得到偏差数据，其中，偏差数据包括离子数量偏差均值占比和质荷比偏差占比，根据离子数量偏差均值占比和质荷比偏差占比，处理输出得到质谱数据的偏差程度参数PC；所述偏差程度参数PC的获取方式为：将质荷比偏差占比以及离子数量偏差均值占比进行乘积处理，得到偏差程度参数PC；所述质荷比偏差占比的获取方式为：将所有质谱数据的特征碎片离子的质荷比进行求和取均值，得到特征碎片离子的质荷比均值，并将其标记为参照质荷比；将质谱数据的特征碎片离子的质荷比与参照质荷比进行作差，并将其得到的差值取绝对值，得到质荷比差值，将质荷比差值与参照质荷比进行比值处理，得到质荷比偏差占比；所述离子数量偏差均值占比的获取方式为：获取质谱数据的信息特征中各离子的种类的以及数量，将所有质谱数据的信息特征中相同种类的离子的数量进行求和取均值，得到相同种类离子的数量均值，将质谱数据的信息特征中各相同种类离子的数量分别与对应的相同种类离子的数量均值进行差值处理，并将其得到的所有差值取绝对值，得到各相同种类离子的偏差数量，将各相同种类离子的偏差数量分别与对应的相同种类离子的数量均值进行比值处理，得到各相同种类离子的偏差数量比，将各相同种类离子的偏差数量比进行求和取均值，得到离子数量偏差均值占比；根据质谱数据的偏差程度参数PC对质谱数据进行标记；若偏差程度参数PC大于等于偏差程度参数阈值PCY，则将其质谱数据标记为非训练质谱数据；若偏差程度参数PC小于偏差程度参数阈值PCY，则将其标记为训练质谱数据；将所有训练质谱数据整合为训练数据集，利用训练数据集对卷积神经网络进行训练，得到训练好的深度学习网络模型。

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百度查询： 兰州百源基因技术有限公司 一种基于深度学习的质谱检测方法