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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种基于深度学习的拉曼光谱异常数据检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119939226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510429388.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于深度学习的拉曼光谱异常数据检测方法及系统是由陈歆;梁培;黄杰;舒海波;孙彪;王子龙设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的拉曼光谱异常数据检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的拉曼光谱异常数据检测方法及系统，属于拉曼光谱异常检测技术领域。其方法包括根据检测到的光谱峰值位置得到对应的峰值注意力指导系数；基于原始光谱数据的局部增强特征和全局特征得到多尺度注意力系数；将峰值注意力指导系数和多尺度注意力系数进行组合，并在此基础上得注意力拉曼光谱特征数据；利用降维网络对注意力拉曼光谱特征数据进行多层逐步降维，并利用升维网络进行重构；利用降维后的拉曼光谱特征数据以及重构拉曼光谱数据，得到拉曼光谱异常数据检测结果。本发明通过峰值感知注意力机制，能够同时分析拉曼光谱的整体特征和小尺度特征峰，对于拉曼光谱特征的提取和重构有较强针对性和提升。

本发明授权一种基于深度学习的拉曼光谱异常数据检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的拉曼光谱异常数据检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据数据集中原始光谱数据的峰值位置得到对应的峰值注意力指导系数； 具体包括： 采用寻峰函数对数据集中的每一条原始光谱进行峰值位置检测，得到每一条原始光谱中特征峰的位置及其突出度； 基于每个特征峰的位置生成一个设定宽度的拉曼峰区域； 将特征峰的突出度和对应原始光谱中最大突出度的比值确定为所述拉曼峰区域的峰值注意力指导系数； 将原始光谱中非拉曼峰区域的峰值注意力指导系数设为0； 将拉曼峰区域的峰值注意力指导系数和非拉曼峰区域的峰值注意力指导系数，组合成对应原始光谱数据的峰值注意力指导系数； 根据数据集中原始光谱数据的局部增强特征和全局特征得到对应的多尺度注意力系数； 将原始光谱数据的峰值注意力指导系数和多尺度注意力系数组合，并将组合后得到的注意力系数与原始光谱数据对应相乘，得到注意力拉曼光谱特征数据； 对注意力拉曼光谱特征数据进行多层逐步降维，得到降维拉曼光谱特征数据组成的降维数据集； 利用t-SNE降维算法对降维数据集进行降维操作，得到二维拉曼光谱数据集； 对降维拉曼光谱特征数据进行升维，得到与原始光谱数据长度相同的重构拉曼光谱数据，并组成重构数据集； 计算重构拉曼光谱数据与对应原始光谱数据的重构误差损失，并组成重构误差集； 将二维拉曼光谱数据集和重构误差集进行对应拼接，得到多维度特征数据集； 对多维度特征数据集进行分类预测，得到异常数据检测结果。

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