تقدم تطبيق خوارزميات التعلم الآلي في تحليل الطيف الكتلي للمواد الكاملة الفلور ومواد الفلور الألكيلية المتعددة
摘要
تُعد المواد الكاملة الفلور ومواد الفلور الألكيلية المتعددة (PFAS) ملوثات جديدة دائمة على مستوى العالم، وتشكل خطرًا على النظم البيئية وصحة الإنسان، ويُعد الكشف الدقيق عن محتواها أمرًا حيويًا لمكافحة التلوث. نظرًا لحساسيته العالية وتخصصه، أصبح الكشف الطيف الكتلي هو التقنية الرئيسية لرصد PFAS، ولكن الكشف الطيفي الكتلي الفردي يواجه تحديات في التعامل مع التداخل في المصفوفات المعقدة، وتحديد المواد المجهولة، ومعالجة البيانات الضخمة. لمواجهة هذه المشكلات، تم دمج خوارزميات التعلم الآلي بعمق مع تقنيات الطيف الكتلي، وتم إدخال نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق لتعلم السمات ذاتيًا والتنبؤ بطيف الشظايا للبيانات الطيفية العالية الأبعاد، مما يمكن أن يحسن دقة وكفاءة كشف PFAS بشكل فعال. تستعرض هذه الورقة بشكل منهجي تطبيق خوارزميات التعلم الآلي في الكشف الطيفي الكتلي لـ PFAS، وتحلل آليات تحقيق وتحسين أداء الكشف، كما تستشرف آفاق التطبيقات المستقبلية، موفرة دعمًا منهجيًا لأبحاث مكافحة تلوث PFAS.
关键词
PFAS;الكشف الطيفي الكتلي;التعلم الآلي;التعلم العميق;الخوارزميات
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website