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龙图腾网恭喜生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)申请的专利一种基于机器学习的非靶向筛查识别化合物浓度的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119400286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411981274.3，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于机器学习的非靶向筛查识别化合物浓度的方法是由谢丹平;李世平;刘鹤;赵波;杨雷峰设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的非靶向筛查识别化合物浓度的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及新污染监测技术领域，具体涉及一种基于机器学习的非靶向筛查识别化合物浓度的方法。本发明基于化合物的高分辨率质谱信息、指纹信息和化学描述符，采用神经网络和贝叶斯统计方法，构建了基于机器学习的非靶向筛查识别化合物浓度的方法。解决了在无标准品情况下化合物无法定量获得浓度的问题；在有标准品的情况下，无法在非靶向筛查阶段完成定量获取浓度，需要重新使用液相色谱‑三重四级杆质谱进行定量，导致程序繁杂耗时的问题。

本发明授权一种基于机器学习的非靶向筛查识别化合物浓度的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的非靶向筛查识别化合物浓度的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建用于预测浓度的训练后的深度残差神经网络，并获取深度残差神经网络在训练时的化合物结构、质谱融合编码、预测浓度及其预测相对偏差；S2、构建训练后的化合物预测精度判别模型，并获取化合物预测精度判别模型在训练过程中的重构误差；S3、获取加标样待预测化合物和内标化合物的结构信息和质谱信息；S4、将加标样待预测化合物和内标化合物的结构信息和质谱信息作为训练后的深度残差神经网络的输入，获得加标样待预测化合物和内标化合物的化合物结构、质谱融合编码和预测浓度；S5、将训练后的深度残差神经网络的预测浓度输出作为待预测化合物的第一浓度；将加标样待预测化合物和内标化合物的化合物结构、质谱融合编码作为训练后的化合物预测精度判别模型的输入，根据化合物预测精度判别模型在训练过程中的重构误差判断待预测化合物浓度的精度；S6、根据加标样待预测化合物的第一浓度和峰面积、内标化合物的第一浓度和峰面积，获得待预测化合物相对内标化合物的平均相对响应因子；S7、根据加标样待预测化合物的峰面积和平均相对响应因子、内标化合物的加入量和峰面积计算待预测化合物的第二浓度；S8、根据待预测化合物的加入量和待预测化合物的第二浓度获取待预测化合物第二浓度和相对加标量的相对偏差；S9、根据S5中精度信息，分高精度和低精度化合物分别将深度残差神经网络在训练时的模型预测单个化合物的相对偏差作为先验信息，将待预测化合物第二浓度和相对加标量的相对偏差作为后验信息，以对数正态分布为先验分布、正态分布为后验分布，通过贝叶斯方法分别计算高精度和低精度化合物的预测相对偏差；S10、通过预测相对偏差对待预测化合物的第二浓度进行校正，得到待预测化合物最终的浓度及其范围；S1中，构建深度残差神经网络的方法具体为：以化合物特征和峰面积作为输入，浓度作为输出；基于pytorch搭建残差神经网络模型；MACCS分子指纹谱和Estate1分子指纹谱作为离散特征输入，分子描述符作为连续特征输入，经过1个线性层后融合进入模型后续至少6层神经网络，再将峰面积输入，最后经过至少2层神经网络输出化合物的转义特征，最后再经过至少2层神经网络输出化合物的浓度。

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