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人工神经网络在质谱领域的应用研究进展

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质谱分析作为关键分析技术,在多个领域具有广泛应用.与此同时,人工神经网络可利用计算机模拟大脑的认知过程,在处理大数据、分类和识别等方面展现出显著优势.随着计算机处理能力的提升和算法的发展,人工神经网络已广泛应用于各个学科领域,尤其在化学领域取得了突破性进展.本文对理解人工神经网络在质谱领域的应用提供了基本信息,讨论了人工神经网络在处理化学数据集及质谱数据的潜力.人工神经网络在化学质谱分析中的应用仍面临一些挑战,但其前景广阔,为复杂样品分析提供了新的思路.针对这些问题,通过描述化学信息的不断丰富和算法的不断优化,人工神经网络在化学质谱领域的应用将会取得更加显著的进展.

郭海谦、周航、刘培、徐燕、邱凯贤、武寒梅、秦玲

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河北大学 化学与材料科学学院,河北 保定 071002

石家庄市农产品质量检测中心,石家庄 050021

石家庄市农林科学研究院,石家庄 050021

河北医科大学第二医院 内分泌科,石家庄 050000

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人工神经网络 质谱 人工智能 分析化学

2024

10.16453/j.2096-5036.202420

人工智能

人工智能

ISSN：2096-5036
年,卷(期)：2024.(3)
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