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BB.比色-荧光-光热三模态传感器阵列结合机器学习方法用于磺酰脲类农药的选择性识别

分析化学方法 2025-03-05 13:37
文章摘要
本研究开发了一种基于比色-荧光-光热三模态传感器阵列结合机器学习方法的新型检测技术，用于选择性识别磺酰脲类农药。该技术利用纳米酶反应的三个信号通道，首次将光热信号应用于传感器阵列中，显著提高了检测的选择性和抗干扰能力。研究结果表明，即使在干扰物质浓度高达农药浓度25倍的情况下，该方法仍能保持100%的检测和区分准确率。此外，通过K近邻(KNN)算法建立的浓度无关判别模型进一步优化了检测过程。该技术不仅填补了现有农药检测方法的空白，还为复杂环境和食品基质中的磺酰脲类农药检测提供了一种有效的解决方案。
BB.比色-荧光-光热三模态传感器阵列结合机器学习方法用于磺酰脲类农药的选择性识别
查看文献： Colorimetric – Fluorescence – Photothermal tri-mode sensor array combining the machine learning method for the selective identification of sulfonylurea pesticides
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