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龙图腾网获悉复旦大学附属华山医院;复旦大学申请的专利基于拉曼和质谱的数据分类及模型的构建方法、相关设备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：CN118760980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202410836234.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于拉曼和质谱的数据分类及模型的构建方法、相关设备是由关明;马炯;田月如;陈丽雯;王晶晶;陈秋澍;王蓓;糜岚;费义艳设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于拉曼和质谱的数据分类及模型的构建方法、相关设备在说明书摘要公布了：一种基于拉曼和质谱的数据分类及模型的构建方法、相关设备，所述基于拉曼和质谱的数据分类模型的构建方法，包括：获取第一训练数据集和第二训练数据集，所述第一训练数据集包括多条拉曼光谱训练数据，所述第二训练数据集包括多条质谱训练数据；将所述第一训练数据集中的拉曼光谱训练数据分别与所述第二训练数据集中的质谱训练数据进行融合处理，获取对应的多条融合训练数据，形成融合训练数据集；采用所述融合训练数据集中的融合训练数据进行训练，获取基于拉曼和质谱的数据分类模型。本发明实施例的技术方案有利于提高基于拉曼和质谱的数据分类模型的构建方法的性能，从而进一步提高样品分析的准确性。

本发明授权基于拉曼和质谱的数据分类及模型的构建方法、相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于拉曼和质谱的数据分类模型的构建方法，其特征在于，包括： 获取第一训练数据集和第二训练数据集，所述第一训练数据集包括多条拉曼光谱训练数据，所述第二训练数据集包括多条质谱训练数据，所述拉曼光谱训练数据为采用拉曼光谱仪对被测样品进行采集获取的拉曼光谱数据，所述质谱训练数据为采用质谱仪对被测样品进行采集获取的质谱数据； 将所述第一训练数据集中的拉曼光谱训练数据分别与所述第二训练数据集中的质谱训练数据进行融合处理，获取对应的多条融合训练数据，形成融合训练数据集，所述多条融合训练数据分别同时包括拉曼光谱训练数据的特征信息、质谱训练数据的特征信息以及拉曼光谱训练数据与质谱训练数据之间的关联特征信息； 采用所述融合训练数据集中的融合训练数据进行训练，获取基于拉曼和质谱的数据分类模型，包括：对所述融合训练数据集中的融合训练数据分别进行拉曼光谱方向的自注意力特征提取处理，获取对应的多条拉曼光谱方向的自注意力特征数据，形成第一定向注意力特征数据集；将所述第一定向注意力特征数据集中的拉曼光谱方向的自注意力特征数据分别与对应的质谱训练数据进行第一卷积处理，获取对应的多条第一特征数据，生成第一特征数据集；对所述融合训练数据集中的融合训练数据分别进行质谱方向的自注意力特征提取处理，获取对应的多条质谱方向的自注意力特征数据，形成第二定向注意力特征数据集；将所述第二定向注意力特征数据集中的所述质谱方向的自注意力特征数据分别与对应的拉曼光谱训练数据进行第二卷积处理，获取对应的多条第二特征数据，生成第二特征数据集；将所述第一特征数据集中的第一特征数据与所述第二特征数据集中对应的第二特征数据进行聚合处理，获取对应的多条聚合特征数据，生成聚合特征数据集；对所述聚合特征数据集中的聚合特征数据进行分类处理，获取对应的预测结果；根据所获取的预测结果，采用预设的损失函数计算所述基于拉曼和质谱的数据分类模型的损失值，并根据计算得到的损失值对所述基于拉曼和质谱的数据分类模型的权重进行调整，直至所述基于拉曼和质谱的数据分类模型的损失值收敛。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人复旦大学附属华山医院;复旦大学，其通讯地址为：200040 上海市静安区乌鲁木齐中路12号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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