一种基于轻量级卷积神经网络的拉曼光谱数据处理方法

摘要

本发明涉及一种基于轻量级卷积神经网络的药物成分分类的拉曼光谱数据处理方法,实现了基于拉曼光谱的药物组分分类。还通过设计拉曼光谱数据增强方法来扩充数据量,以提升模型学习效果,构建充足的拉曼光谱数据集。搭建轻量级卷积神经网络拉曼光谱分类模型,确定最优结构参数和训练参数,完成模型训练。本发明与传统光谱分类方法相比，可不经过光谱数据预处理,实现药物组分的拉曼光谱数据准确分类。