基于机器学习的面制品中ADA及其降解产物的检测方法

本发明公开了基于机器学习的面制品中ADA及其降解产物的检测方法，涉及检测技术领域。该方法基于CNN模型初步预测面制品原始样品中ADA和SEM的初步预测含量并标记疑似异常原始样品，基于PCA‑SVM算法获取ADA和SEM的初步定性和半定量筛查结果，确定多源数据与ADA及SEM含量的潜在关联分析结果，基于DNN模型获取二次预测的面制品原始样品中ADA和SEM的含量；基于运行正常的LC‑MS/MS‑IMS联用设备对疑似异常原始样品进行检测，确定机检ADA和SEM的含量，解决了现有的检测方法对面制品中ADA及其降解产物SEM检测不够精准、全面，无法深入分析影响因素以及模型自优化能力不足的问题。