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龙图腾网获悉珠海高凌信息科技股份有限公司;上海大学申请的专利基于深度学习的质谱图搜索匹配方法、装置和存储介质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：CN115858838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211630728.3，技术领域涉及：G06F16/535；该发明授权基于深度学习的质谱图搜索匹配方法、装置和存储介质是由刘立峰;程平;吕鑫;谢春光;石磊;徐维嘉;王文重;张建军设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的质谱图搜索匹配方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于深度学习的质谱图搜索匹配方法、装置和存储介质，本申请将数据集分为训练集、验证集、测试集；对所述训练集、验证集、测试集进行数据增强；提取所述训练集的分子指纹，计算所述分子指纹的相似度分数，将所述相似度分数作为两个质谱图的真实相似度分数；将两个所述质谱图转化成质谱图向量，分别将两个质谱图向量输入到相同的前馈神经网络中，抽取质谱图的隐含特征，得到质谱图的高阶向量表示；将两个质谱图向量经过相似度计算层交互，得到两个质谱图的相似度预测分数。本申请基于在质谱谱数据库搜索引擎的结果中增强方法的能力，能够提升质谱图匹配的成功率的成份匹配的准确率。

本发明授权基于深度学习的质谱图搜索匹配方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的质谱图搜索匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 将数据集分为训练集、验证集、测试集； 对所述训练集、验证集、测试集进行数据增强；其中，所述数据增强的方式包括低强度峰值去除、峰值抖动以及峰值添加； 提取所述训练集的分子指纹，计算所述分子指纹的相似度分数，将所述相似度分数作为两个质谱图的真实相似度分数；其中，所述真实相似度分数用于指导前馈神经网络的训练，以使所述前馈神经网络学习两种化学结构之间的结构相似性； 将两个所述质谱图转化成质谱图向量，分别将两个质谱图向量输入到相同的前馈神经网络中，抽取质谱图的隐含特征，得到质谱图的高阶向量表示； 将两个质谱图向量经过相似度计算层交互，得到两个质谱图的相似度预测分数； 其中，在将数据集分为训练集、验证集、测试集前，所述方法还包括对所述数据集的质谱峰数据进行处理的步骤，所述对所述数据集的质谱峰数据进行处理，包括： 将所述质谱峰数据的单位mz转化为强度指标； 去除强度小于预设强度的峰，将最高峰的个数保留在预设数量以内； 使原子质量在第一预设值到第二预设值之间峰的个数大于或等于第三预设值。

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珠海高凌信息科技股份有限公司;上海大学，其通讯地址为：519060 广东省珠海市南屏科技工业园屏东一路1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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