摘要
本发明公开了一种基于AI与高通量筛查结合的土壤有机污染物识别方法及系统,涉及污染物筛查技术领域,包括:从土壤样品的高分辨质谱数据中提取物质峰;构建有机污染物质谱数据库,提取所述有机污染物质谱数据库中化合物的谱图特征及结构特征,构建分子指纹预测模型,建立谱图到结构的映射关系;根据提取的物质峰构建谱图向量预测分子指纹,并利用有机污染物质谱数据库检索获取候选化学结构;通过预测分子指纹对候选化学结构进行打分,选取符合预设标准的化学结构,根据选取的化学结构构建识别依据,获取土壤样本的有机污染物识别结果。本发明通过人工智能与质谱分析交叉融合进行非靶向智能分析,实现土壤有机污染物的快速精准鉴定。
技术关键词
土壤有机污染物
高通量筛查
高分辨质谱数据
深度极限学习机
识别方法
指纹
样本
质谱分析
稠密卷积神经网络
谱图特征
化合物分子结构
mRMR算法
背景噪声干扰
灰狼优化算法
标签
位置更新
系统为您推荐了相关专利信息
敏感数据识别方法
桌面机器人
图片
截屏
管理桌面
聚类算法
数据
计算机程序指令
识别方法
特征提取模块
风险识别方法
计算机设备
风险识别装置
决策树算法
案件数据
致密砂岩裂缝
特征识别方法
裂缝特征
灰色关联分析
因子