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情形学院王素华团队使用机械学习对有机污染物在线剖析取得主要希望

时间：2023-04-03阅读次数：次泉源：情形学院分享到：

克日，王素华教授团队余龙博士在传感器领域旗舰期刊《Sensors and Actuators: B. Chemical》揭晓了题为“Simulation monitoring of tetracyclines in wastewater based on fluorescence image processing and machine learning classifier”的研究效果（通讯作者王素华）。

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论文截图

该研究首先构建了一种新型传感要领，使污染物的分子识别历程高效转换成荧光信号形成视觉图像，并立异性地使用机械学习对荧光视觉图像的多重属性举行处理和数据剖析，构建了多元线性回归模子，归纳出具有统计显著的图像指纹信息，获得最佳拟合平面，实现了废水中有机污染物抗生素含量的精准预测，进一步通过无监视聚类要领，对指纹信息举行深度数据挖掘，建设了宽浓度规模的有机污染物在线快速剖析要领。

该要领的建设解决了重大介质中基于荧光信号剖析的要害难题，包管了可靠性和准确性，为开展重大情形介质系统中基于简单荧光信号在线剖析涤讪了基础。

（文/图情形学院）

撰稿：余龙审稿：王素华审核：孔祥龙签发：张海明

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