一种基于卷积神经网络的单分子力谱分类方法

摘要

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。