基于BiLSTM Multi-Head Attention的拉曼光谱分类方法

本发明涉及基于BiLSTM Multi‑Head Attention的拉曼光谱分类方法，用以解决现有技术在处理复杂光谱数据时分类准确率低、泛化能力不足的技术问题。主要包括数据预处理、构建基于BiLSTM Multi‑Head Attention的深度学习分类模型、通过5折交叉验证对学习分类模型进行训练，优化模型参数，在测试集上对学习分类模型进行评估，深度学习分类模型包括输入层、BiLSTM层、注意力机制层、全连接层和输出层。该方法通过学习率调度、层归一化等优化技术，提高了模型的分类准确性和泛化能力，能够有效地对复杂拉曼光谱进行分类，适用于智能化的疾病检测和物质识别等领域。