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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于机器学习的RE分析和FTICRMS联合数据解码与优化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：CN119673289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411546779.7，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于机器学习的RE分析和FTICRMS联合数据解码与优化方法是由钟卓兵;杨垒泽;石振清设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的RE分析和FTICRMS联合数据解码与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的RE分析和FTICRMS联合数据解码与优化方法，包括：训练数据集的获取与预处理、卷积神经网络构建及数据解码、RE数据解码模型训练、MS数据解码模型训练、数据集质量评估与优化、MS‑FTICRMS联合算法的构建以及模型的测试与评价。本发明通过构建MS‑RE解码模型与MS‑MS解码模型并联合，使得模型能够同时处理高分辨率和低分辨率数据，并通过多任务学习提高模型的表现能力，从而大大提高质谱数据解码的精度和效率。

本发明授权基于机器学习的RE分析和FTICRMS联合数据解码与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的RE分析和FTICRMS联合数据解码与优化方法，其特征在于，包括下述步骤： 采集蛋白质晶体结构数据和质谱数据，对数据进行初步筛选和预处理，获取训练数据集；所述训练数据集包括反应位点数据和质谱子图数据集； 构建数据解码模型，利用反应位点数据对数据解码模型进行训练，自动提取和学习反应位点数据的关键局部特征，获取第一数据解码模型，利用质谱子图数据集对数据解码模型进行训练，学习不同蛋白质分子特征，获取第二数据解码模型； 通过特征曲线对第一数据解码模型进行评估，获取第一评估结果；通过质量评估指标对第二数据解码模型进行综合评估，获取第二评估结果，所述质量评估指标，包括分辨率和峰值特征；利用第一评估结果和第二评估结果分别优化模型，获取最佳的第一数据解码模型和第二数据解码模型； 将最佳的第二数据解码模型与最佳的第一数据解码模型组合，获取第一组合解码模型，将多个最佳的第二数据解码模型组合，获取第二组合解码模型，以第一组合解码模型作为骨干部分，第二组合解码模型作为附加模块，构建联合解码模型，其中第二组合解码模型的输出端与第一组合解码模型的输出端连接；所述以第一组合解码模型作为骨干部分，第二组合解码模型作为附加模块，构建联合解码模型，具体为： 通过第一组合解码模型对样本数据进行初步解码，利用第二组合解码模型对样本数据进行细化解码，将初步解码结果和细化解码结果进行拼接，获取联合数据解码模型； 利用给定的独立测试集对联合解码模型进行测试，并通过实际的质谱数据和蛋白质结构数据进行解码性能的评估，基于评估结果获取最佳联合解码模型，利用最佳联合解码模型对蛋白质的质谱数据进行解码。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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