一种基于神经网络算法的水体药物残留拉曼光谱识别方法、装置及系统

本申请涉及一种基于神经网络算法的水体药物残留拉曼光谱识别方法、装置及系统，涉及拉曼光谱分析技术领域，该方法包括：通过拉曼光谱技术，利用拉曼光谱增强检测基底对包含至少一种目标物的待检测目标物溶液进行拉曼光谱检测分析，得到拉曼光谱数据，然后通过神经网络算法模型，对拉曼光谱数据进行目标物种类分析，得到目标物的关键特征，进而基于关键特征，结合预设的关键特征样本进行类别区分，得到目标物检测识别结果。本申请利用拉曼增强光谱技术对金属增强基底进行检测，并结合模型解析识别出实际水样中的目标物，提高检测灵敏度，从而解决了现有技术难以识别水环境中混合目标物的问题，为水体目标物的识别提出了稳定且可靠的方案。