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申请/专利权人：北京大学;北京大学深圳研究生院

摘要：本申请公开了一种增强源识别的定量源解析方法及设备，涉及环境监测技术及污染物溯源领域，该方法包括：获取污染受体样品和每个候选源样品的质谱数据；分析污染受体样品和候选源样品的质谱数据，构建污染受体样品和候选源样品向量；采用引入超参数的期望最大化算法，计算每个候选源样品对污染受体样品的贡献度并识别出有效污染源。本申请通过引入超参数的期望最大化算法，对候选源样品进行增强识别并定量解析，实现从大量源样品中计算每个候选源样品对污染受体样品的贡献度并识别出有效污染源，极大提升了源解析技术的抗干扰能力，充分利用污染源数据库进行溯源，并且能够在没有候选源样品的情况下进行溯源。

主权项：1.一种增强源识别的定量源解析方法，其特征在于，所述增强源识别的定量源解析方法包括：获取污染受体样品的质谱数据及每个候选源样品的质谱数据；其中，候选源样品的质谱数据采用对潜在的候选源样品进行质谱采集的方式获取和或从污染源数据库中获取；对污染受体样品质谱数据和每个候选源样品的质谱数据进行分析，获得污染受体样品和每个候选源样品中物质的信号强度，构建污染受体样品向量和每个候选源样品的源样品向量；根据污染受体样品向量和每个候选源样品的源样品向量，采用改进后的期望最大化算法，计算每个候选源样品对污染受体样品的贡献度并识别出有效污染源；改进后的期望最大化算法通过在期望最大化算法中引入超参数的方式获得；所述改进后的期望最大化算法的公式为：[； ；其中，为期望最大化时的候选源样品1对污染受体样品的贡献度，为期望最大化时的候选源样品对污染受体样品的贡献度，为期望最大化时的候选源样品K+1对污染受体样品的贡献度，K为候选源样品的数量，K+1为候选源样品和未知源样品的总数，为候选源样品对污染受体样品的贡献度，为候选源样品i的数据中第j个物质的信号强度的占比，为映射函数，为物质数量，为污染受体样品的质谱数据中第j个物质的信号强度，为候选源样品i中物质j的信号强度，为超参数，表示L1范数约束，为候选源样品中的物质j对污染受体样品的贡献度在所有候选源样品中的物质j对污染受体样品的贡献度中的占比，为指标函数，当时，，当时，，用于将贡献度分布约束在有效范围内。

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权利要求：

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