استنادًا إلى الطيف فوق البنفسجي مع خوارزميات التعلم الآلي، تم إنشاء نموذج نوعي سريع للكشف عن المواد المحظورة الأربعة الشائعة في أدوية مكافحة العدوى في مستحضرات التجميل لعلاج حب الشباب، وهي ميترونيدازول، كيتوكونازول، كلورامفينيكول ونورفلوكساسين. تم جمع طيف فوق بنفسجي من 167 دفعة من مستحضرات التجميل لعلاج حب الشباب، واستخدام طيف الترابط الثنائي البُعد (2D-COS) لاختيار نطاقات الموجة المميزة في الطيف فوق البنفسجي. ومن خلال مقارنة 22 طريقة لمعالجة الطيف، 3 خوارزميات تعلم آلي، ونسب تقسيم مجموعات البيانات المختلفة، تم بناء نماذج نوعية من خمسة تصنيفات لعينات إيجابية وسلبية تحتوي على المواد الأربعة المذكورة. أظهرت النتائج أنه عند اختيار الطيف فوق البنفسجي من 190 إلى 360 نانومتر، والمعالجة المشتركة لتحويل المتغيرات القياسية الطبيعية (SNV) وتنقية Savitzky-Golay (SG)، واستخدام نسبة تقسيم 7:3 لمجموعات التدريب والتنبؤ، وبناء نموذج تصنيف نوعي عبر شبكة الأعصاب بعكس الانتشار (BP)، بلغت دقة مجموعة التدريب والتنبؤ 96.58٪ و98.00٪ على التوالي، مع قدرة جيدة على التنبؤ والتعميم. تتيح هذه الطريقة الكشف السريع والدقيق عن الأدوية الأربعة المحظورة في مستحضرات التجميل، مما يوفر تكلفة ووقت الاختبار ويزيد من كفاءة الكشف، ويوفر وسيلة ذكية جديدة للكشف عن المواد المحظورة المضافة بشكل غير قانوني في مستحضرات التجميل، كما يفتح آفاقًا جديدة للأفكار والحلول لفحص سريع متطور مستقبلاً للمخلفات المحظورة، ويساعد أيضًا على الفحص السريع في الموقع.

الطيف فوق البنفسجي; مستحضرات التجميل; شبكة الأعصاب بعكس الانتشار; الغابات العشوائية; آلة دعم النواقل; طيف الترابط الثنائي البُعد