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Un Método de Reconocimiento del Espectro Terahertz de Aminoácidos Basado en el Modelo de Red Neuronal Convolucional y Red Recurrente Bidireccional Gated

Autores: Li, Tao; Xu, Yuanyuan; Luo, Jiliang; He, Jianan; Lin, Shiming

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 20

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Con el fin de mejorar la precisión en la identificación de aminoácidos, se propone un modelo basado en la red neuronal convolucional (CNN) y la red recurrente bidireccional con compuertas (BiGRU) para la identificación del espectro terahertz de aminoácidos. En primer lugar, utilizamos la CNN para extraer la información de características del espectro terahertz; luego, empleamos la BiGRU para procesar el vector de características del espectro en el dominio temporal de los aminoácidos, describir la información de cambio dinámico de la serie temporal y finalmente lograr la identificación de aminoácidos a través de la red completamente conectada. Se realizan experimentos en los espectros terahertz de varios aminoácidos. Los resultados experimentales muestran que el modelo CNN-BiGRU propuesto en este estudio puede realizar de manera efectiva la identificación del espectro terahertz de aminoácidos y proporcionará un método de análisis nuevo y efectivo para la identificación de aminoácidos mediante la tecnología de espectroscopía terahertz.

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