基于深度对比学习的分析化学结构注释TOP1匹配率提升研究

基于深度对比学习的分析化学结构注释TOP1匹配率提升研究

摘要

随着质谱技术的快速发展，分析化学领域产生了海量的化学物质质谱数据。如何高效准确地对这些化学结构进行注释成为当前研究的热点与难点。本文系统研究了深度对比学习在分析化学结构注释中的应用，通过构建创新的网络架构和训练策略，实现了TOP1匹配率80%的突破。研究内容包括：质谱数据预处理方法、对比学习框架设计、多模态特征融合策略、以及针对化学结构特性的优化算法。实验结果表明，本文提出的方法在多个公开数据集上均达到了领先水平，为分析化学结构注释提供了新的技术路径。

关键词：分析化学；深度对比学习；结构注释；质谱分析；特征提取

1. 引言

1.1 研究背景

分析化学结构注释是化学信息学中的重要研究方向，其主要目标是通过实验数据（如质谱、核磁共振等）确定未知化学物质的结构。传统的结构注释方法主要依赖于专家经验和数据库匹配，这种方法效率低下且容易受到主观因素影响。随着深度学习技术的发展，基于数据驱动的结构注释方法逐渐成为研究热点。

质谱技术因其高灵敏度、快速分析能力和丰富的结构信息，成为化学结构分析中最常用的技术之一。然而，质谱数据的复杂性和多样性给结构注释带来了巨大挑战：

1. 质谱数据维度高、噪声大
2. 同分异构体难以区分
3. 数据库覆盖不完整
4. 谱图-结构关系复杂非线性

1.2