【摘 要】
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目的建立基于深度神经网络的黄酮和[口山]酮高分辨质谱数据的识别分类技术。方法基于超高液相色谱-四级杆-静电场轨道阱质谱联用技术(UHPLC-Q-Orbitrap MS)对供试样品进行条
【机 构】
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天津中医药大学天津市中药化学与分析重点实验室,哈尔滨工业大学（深圳）深圳市物联网关键技术重点实验室
【基金项目】
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天津市自然科学基金资助项目(编号:18JCYBJC94700)
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目的建立基于深度神经网络的黄酮和[口山]酮高分辨质谱数据的识别分类技术。方法基于超高液相色谱-四级杆-静电场轨道阱质谱联用技术(UHPLC-Q-Orbitrap MS)对供试样品进行条件的优化和分析,使用Xcalibur 4.0软件对148个对照品的高分辨质谱数据进行提取,包括了正负离子的一、二级碎片,总计为42维,使用深度神经网络对上述数据进行二分类的建模分析,并且利用108个对照品数据作为训练集对模型进行参数调优,使其学习到区分两类化合物的能力。结果UHPLC-Q-Orbitrap MS最终采用Wat
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