神经网络优化赋能的桑黄活性成分分析方法及系统

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神经网络优化赋能的桑黄活性成分分析方法及系统
申请号:CN202510660864
申请日期:2025-05-22
公开号:CN120526873A
公开日期:2025-08-22
类型:发明专利
摘要
本发明涉及医学信息处理技术领域,具体涉及一种神经网络优化赋能的桑黄活性成分分析方法及系统。本发明包括如下步骤:S1、桑黄活性图谱构建与特征提取;S2、桑黄成分的提取过滤控制;S3、桑黄活性成分的优化赋能。本发明通过构建单糖图谱和骨架图谱,全面捕捉桑黄活性成分的分子结构特征,并结合提取过滤装置模型,实现对提取过程的精确模拟和控制,通过调整参数使目标函数最优,从而提高多糖、三萜类化合物的提取效率与纯度;利用卷积神经网络和多层感知机充分提取特征信息,结合注意力机制对特征进行加权融合,构建桑黄活性成分含量预测回归模型,并采用Adam算法和L1正则化进行优化,最终实现对桑黄活性成分含量的精准预测。
技术关键词
活性成分分析方法 三萜类化合物 成分分析系统 多糖提取率 单糖 图谱特征 桑黄活性成分含量 Adam算法 多层感知机 注意力机制 压力传感模块 核磁共振技术 质谱联用技术 特征提取单元 医学信息处理技术 过滤模块 官能团