一种基于深度学习特征融合的分子质谱谱图预测方法

本发明公开了一种基于深度学习特征融合的分子质谱谱图预测方法，该方法基于多层感知器(MLP)和图神经网络(GCN)构建深度学习特征融合模型提取特征，然后采用LSTM进行特征融合，最后采用MLP进行谱图预测。本发明可以更准确地预测小分子质谱的质谱谱图，并可以进一步基于该技术生成丰富的质谱库，可以进一步应用于化合物鉴定等应用。