一种基于高通量阵列光谱和深度学习的多元抗生素快速检测方法

本发明公开了一种基于高通量阵列光谱和深度学习的多元抗生素快速检测方法，属于水环境新污染物检测技术领域。本发明包括如下步骤：抗生素光谱传感系统搭建、组合化学探针筛选、高通量光谱实验、深度学习化学计量模型开发、抗生素智能检测系统开发。本发明采用的高通量组合阵列光谱传感技术，以全息光谱成像为核心获取指纹图像数据，极大地提升了实验效率，通过结合高通量实验与机器学习模型，拓展了取样范围，能够涵盖更多种类的化学混合物组合，深度学习模型擅长从大量数据中提取复杂特征，能够准确识别并区分不同种类抗生素的指纹光谱，即使在复杂水体环境中也能保持高灵敏度和高特异性，提高复杂化学体系中污染物检测的准确性和响应速度。