[發明專利]一種基于孿生網絡的芬太尼類物質檢測方法及其裝置

在審

• 申請號: 202210178048.6
• 申請日: 2022-02-25
• 公開（公告）號: CN114550840A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 薛凌云;趙陽;徐平;聞路紅;劉亦安;嚴明;胡舜迪
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G16C20/20
• 分類號: G16C20/20;G06N3/04;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱亞冠

1.一種基于孿生網絡的芬太尼類物質檢測方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1、構建數據集，并將其分為訓練集和測試集

1-1獲取質譜數據，質譜數據集用L＝{L₁,L₂,L₃...,L_N}表示，其中L_x＝(m_x,a_x)，1≤x≤N，N表示質譜樣本總量，質荷比m_x＝{m₁,m₂,m₃...,m_n}，相對強度a_x＝{a₁,a₂,a₃...,a_n}，n表示質譜樣本L_x的非零峰值個數；

1-2將每條質譜數據L_x轉換為標準格式具體如下：

質荷比的定義如下：

其中m_max表示示所有質譜樣本L中最大質荷比；

基于更新每個質荷比處對應的相對強度

其中表示內第i個元素；表示標準格式下相對強度的第i個元素；a_x(j)表示a_x內第j個元素；m_x(j)表示m_x內第j個元素；

對相對強度除以基峰進行歸一化：

1-3對標準化后的質譜數據賦予標簽，構建數據集；然后將數據集分為訓練集和測試集；其中標簽為當前質譜數據對應物質所屬類別，即芬太尼類物質或非芬太尼類物質；

步驟2、構建基于孿生網絡的檢測模型，并利用訓練集進行訓練

所述基于孿生網絡的檢測模型的輸入由一對經過預處理后的質譜數據構成，其包括孿生網絡和分類網絡，所述孿生網絡包括兩個共享權重的特征提取網絡，用以提取兩個質譜各自的質譜特征，所述分類網絡用于根據所述孿生網絡的輸出獲得質譜所屬的物質類別，即芬太尼類物質或非芬太尼類物質；

2-1構建特征提取網絡，提取輸入質譜數據的特征

所述特征提取網絡包括依次級聯的第一一維卷積層、第一最大池化層、第二一維卷積層、第二最大池化層、全連接層，最終輸出輸入質譜數據所對應的低維特征；

2-2構建分類網絡，根據提取的質譜特征輸出當前檢測物質的類別

分類網絡包括依次級聯的全連接層、輸出層、Softmax層，輸入為兩個特征提取網絡輸出的低維質譜特征，輸出當前檢測物質的類別概率；

其中，Softmax層中Softmax函數的具體公式為：

其中n為類別的總數，g_i表示類別i的值，g_k表示類別k的值；

步驟3、將訓練好的基于孿生網絡的檢測模型中兩個共享權重的特征提取網絡去除任意一個特征提取網絡后與分類網絡級聯共同構成芬太尼類物質檢測模型，然后利用測試集對芬太尼類物質檢測模型進行測試；

步驟4、利用測試好的芬太尼類物質檢測模型，實現芬太尼類物質檢測。

2.如權利要求1所述的一種基于孿生網絡的芬太尼類物質檢測方法，其特征在于其特征在于在特征提取網絡中，卷積核的大小設置為3，激活函數為非線性激活函數。