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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于拉曼光谱权重分析的病原菌分型方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119760474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411842263.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于拉曼光谱权重分析的病原菌分型方法是由孙晔;张成刚;于淼;赵子政;闫振;刘雨锜设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于拉曼光谱权重分析的病原菌分型方法在说明书摘要公布了：一种基于拉曼光谱权重分析的病原菌分型方法，它属于病原菌拉曼光谱数据分型技术领域。本发明解决了由于拉曼特征峰在病原菌分类中的作用不显著以及拉曼数据的低信噪比和低差异性导致病原菌分型效果不佳的问题。本发明利用预处理后病原菌拉曼光谱数据对病原菌分型模型进行预训练，再通过梯度加权类激活映射计算拉曼光谱数据中不同拉曼谱段对病原菌分型的重要程度，根据重要程度对病原菌拉曼光谱数据进行加权处理，以弱化对病原菌分类贡献度小的拉曼光谱谱段，放大病原菌间的拉曼光谱数据差异，利用加权处理后的拉曼光谱数据对病原菌分型模型进行优化训练，从而提高对病原菌分型的效果。本发明方法可以应用于病原菌分型。

本发明授权一种基于拉曼光谱权重分析的病原菌分型方法在权利要求书中公布了：1.一种基于拉曼光谱权重分析的病原菌分型方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 步骤一、分别采集各种病原菌在拉曼位移为λ到λ0范围内的光谱数据，并对采集的拉曼光谱数据进行预处理，得到预处理后的拉曼光谱数据； 步骤二、利用预处理后的拉曼光谱数据对病原菌分型模型进行预训练，获得预训练好的病原菌分型模型； 预训练过程的输入为各种病原菌的预处理后拉曼光谱数据，预训练过程的输出为各种病原菌的预测类别，预训练过程的标签为各种病原菌的真实类别； 步骤三、基于预训练好的病原菌分型模型对各种病原菌的预处理后拉曼光谱数据进行加权处理，得到加权处理后的拉曼光谱数据集； 所述步骤三的具体过程为： 步骤三一、对于任意一种病原菌的预处理后拉曼光谱数据，将该种病原菌的预处理后拉曼光谱数据作为预训练好的病原菌分型模型的输入时，将预训练好的病原菌分型模型的第n个卷积模块中的卷积层输出的特征图记为A，将该种病原菌的真实类别记为c，预训练好的病原菌分型模型对真实类别c的预测分数为yc，将特征图A在第k个通道中坐标为i，j处的数据记为则相对于真实类别c，特征图A在第k个通道的权重为： 其中，M是特征图的宽度，B是特征图的高度； 根据和第n个卷积模块中卷积层输出的第k个通道特征图，计算该种病原菌的预处理后拉曼光谱数据在各拉曼位移处的梯度加权类激活映射热图强度值： 其中，K是通道个数，ReLU·是激活函数； 对该种病原菌在各拉曼位移处的梯度加权类激活映射热图强度值进行降序排列，选取出排在前L位的强度值对应的拉曼位移，并根据选取出的拉曼位移确定该种病原菌对应的权重为w1的拉曼谱段； 步骤三二、采用步骤三一的方法对每种病原菌的预处理后拉曼光谱数据分别进行处理，分别获得各种病原菌对应的权重为w1的拉曼谱段，再对各种病原菌对应的权重为w1的拉曼谱段取并集，得到权重为w1的全部拉曼谱段； 步骤三三、在λ到λ0拉曼位移范围内，得到除了权重为w1的拉曼谱段之外的其它拉曼谱段，将得到的其它拉曼谱段的权重设置为w2，且w1＞w2； 步骤三四、利用权重w1和权重w2对每种病原菌的预处理后拉曼光谱数据进行加权处理，得到加权处理后每种病原菌的拉曼光谱数据； 步骤四、利用加权处理后的拉曼光谱数据集对预训练好的病原菌分型模型进行训练，获得训练好的病原菌分型模型； 训练过程的输入为加权处理后的拉曼光谱数据集，训练过程的输出为各种病原菌的预测类别，训练过程的标签为各种病原菌的真实类别； 步骤五、对待分型病原菌的拉曼光谱数据进行预处理后，再对预处理后的拉曼光谱数据进行加权处理，将加权处理后的拉曼光谱数据输入训练好的病原菌分型模型，得到待分型病原菌的分型结果。

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