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一种基于卷积神经网络的单分子力谱分类方法.pdf

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本发明公开了一种基于卷积神经网络的单分子力谱分类方法。包括:1)获取单分子力谱图像。2)对单分子力谱图像依次进行预处理、数据增强处理和人工标注类别处理,获得人工标注后的单分子力谱图像,制作包含训练集,验证集和测试集的数据集。3)构建卷积神经网络模型,利用训练集对构建好的卷积神经网络模型进行训练,生成训练好的卷积神经网络模型。4)将测试集中的单分子力谱图像输入到训练好的卷积神经网络模型中,得到单分子力谱的折叠事件数量类别信息,实现单分子力谱图像分类的目的。