数据预处理技术和机器学习方法在质子转移反应质谱中的应用

摘要 质子转移反应质谱（PTR-MS）法是一种用于检测挥发性有机物（VOCs）的分析技术。它具有检测限低、响应速度快、无需样品前处理、实时分析等特点，在大气化学、环境化学、食品、生物医学等领域得到广泛应用。随着PTR-MS应用的扩展和样品种类的增加，如何从复杂的质谱数据中提取特征，并寻找内在规律，对分析算法的处理能力提出了更高的要求。本工作从数据预处理技术和机器学习方法两方面展开论述，归纳了具有PTR-MS特点的数据预处理技术，总结了不同机器学习算法在PTR-MS数据分析中的应用，并讨论了它们的优点和不足