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龙图腾网获悉厦门大学;厦门大学深圳研究院申请的专利一种基于对比学习的拉曼光谱细菌分类方法及系统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：CN117219176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202311073578.5，技术领域涉及：G16B40/30；该发明授权一种基于对比学习的拉曼光谱细菌分类方法及系统是由谢怡;王晨月;逯新宇;罗思恒;刘国坤;王翔;王磊;任斌设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习的拉曼光谱细菌分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比学习的拉曼光谱细菌分类方法及系统，包括：数据预处理步骤，对预训练数据集、再训练数据集和测试数据集中的原始拉曼光谱进行去噪、背景去除和归一化处理；数据增强步骤，通过随机谱段置零或高斯噪声添加的操作对预处理后的预训练数据集进行增强处理，构建预训练数据样本对；模型预训练步骤，基于数据增强后的预训练数据集，采用对比学习对深度神经网络进行训练，获得预训练模型；模型再训练步骤，使用预处理后的再训练数据集对增加分类层的预训练模型进行调整，获得训练好的分类模型；模型测试步骤，将预处理后的测试数据集输入训练好的分类模型，获得拉曼光谱细菌分类结果。本发明提高了光谱分类效率和准确度。

本发明授权一种基于对比学习的拉曼光谱细菌分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的拉曼光谱细菌分类方法，其特征在于，包括： 数据预处理步骤，对预训练数据集、再训练数据集和测试数据集中的原始拉曼光谱进行去噪、背景去除和归一化处理；其中，所述预训练数据集由无标签的光谱数据组成，所述再训练数据集由有标签的光谱数据组成； 数据增强步骤，对预处理后的预训练数据集光谱，通过随机光谱段置零或高斯噪声添加的操作实现增强处理，获得数据增强后的预训练数据集； 模型预训练步骤，基于数据增强后的预训练数据集，采用对比学习策略对深度神经网络进行训练，使用对比损失函数对模型进行优化，获得预训练模型； 模型再训练步骤，使用预处理后的再训练数据集对增加分类层的预训练模型做调整，获得训练好的分类模型； 模型测试步骤，将预处理后的测试数据集输入训练好的分类模型，获得拉曼光谱细菌分类结果； 所述模型预训练步骤，具体包括： 将每个构建的预训练样本对分别输入深度神经网络的编码层进行编码，其中正样本对生成新的拉曼光谱表征向量，而负样本对则生成新的拉曼光谱表征向量； 将上述生成的拉曼光谱表征向量分别输入投影层，正样本对获得对应的投影向量 ，负样本对获得投影向量 ； 引入损失函数LInfoNCE，通过最小化该损失函数来最大化正样本对的相似性和最小化负样本对的相似性，训练神经网络以优化模型参数。

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厦门大学;厦门大学深圳研究院，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422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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