[发明专利]一种基于深度学习监测抗生素与金属联合产物的智能方法有效
| 申请号： | 202011410709.0 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112509641B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 赵洁妤;裴培;全玉莲;石碧清 | 申请（专利权）人： | 河北环境工程学院 |
| 主分类号： | G16C20/10 | 分类号： | G16C20/10;G16C20/70 |
| 代理公司： | 六安市新图匠心专利代理事务所(普通合伙) 34139 | 代理人： | 陈斌 |
| 地址： | 066102 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 监测 抗生素 金属 联合 产物 智能 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于深度学习监测抗生素与金属联合产物的智能方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
(1)利用高效液相分离技术与高分辨质谱结合自编程序建立抗生素与重金属反应产生的降解产物特征信息数据库；
(2)利用深度学习智能算法结合反演控制设计对步骤(1)中降解产物特征信息数据进行分层训练和一体化测试，选出最优模型；
(3)通过步骤(2)中的最优模型寻找潜在致毒标志物，揭示抗生素和重金属联合产物的生理响应机制和代谢转化机理，实现提前预警、预测和防治。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习监测抗生素与金属联合产物的智能方法，其特征在于，步骤(1)所述的降解产物特征信息数据库包括抗生素母体、已知产物和未知降解中间体。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习监测抗生素与金属联合产物的智能方法，其特征在于，步骤(2)所述的反演控制设计可借助深度学习神经网络函数的逼近技术,形成基本反演控制器和神经网络反演控制器的数学模型，对无精确模型信息的数据进行分层训练，保证模型的稳定性和收敛性。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习监测抗生素与金属联合产物的智能方法，其特征在于，步骤(3)所述的提前预测指的是可预测抗生素和重金属联合产物的毒性。
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