质量色谱图的自动化解释模型构建方法、装置和电子设备

摘要

本申请提供一种质量色谱图的自动化解释模型构建方法、装置和电子设备，通过获取多个样品分别对应的质量色谱图，对各质量色谱图进行处理获得对应的特征数据，并计算得到各特征数据的样本标签，利用携带样本标签的特征数据对构建的神经网络模型进行训练，直至满足预设要求时得到解释模型，该解释模型可用于对待处理的质量色谱图进行自动化信息解析分析。该方案采用机器学习的方式，通过获得特征数据和样本标签以训练得到解释模型，从而可用于自动化地实现质量色谱资料的分析和解释，可以支持提取质量色谱图的更多特征、反映更全面信息、实现高维度的分析的目的。