分子印迹传感阵列

机器学习消除交叉反应

通过机器学习辅助，三种结构相似的新烟碱类杀虫剂可同时区分并定量，无需更换传感单元。

Dongshi, Feng · 戴江栋 · 朱帜 · Pengwei, Huo · 闫永胜 · 李春香

Chinese Chemical Letters 2026

具体参数

检测限

{'zh': '<0.037', 'en': '<0.037'} µmol/L

分类准确率

{'zh': '96.3', 'en': '96.3'} %

预测准确率

{'zh': '98.77', 'en': '98.77'} %

检测范围

{'zh': '0.1-200', 'en': '0.1-200'} µmol/L

技术优势

不用换传感单元

三种结构相似的杀虫剂在同一个包含三个分子印迹传感单元的阵列上即可同时测定，无需为每种分析物更换电极。

机器学习消除交叉反应

通过Douglas-Peucker数据压缩、主成分分析分类和人工神经网络定量，即使校准曲线强非线性也能准确预测，分类准确率达到96.3%。

应用场景

• 农药残留快检：茶叶等样品中三种新烟碱残留可同时快速筛查。
• 食品安全监测：对食品中痕量新烟碱残留进行定量把关。
• 环境污染物检测：环境介质中多种新烟碱类污染物的同时识别。