基于机器学习方法的保留时间预测与母离子检测算法的深度剖析与创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在化学分析领域，随着科技的飞速发展，对化合物的精准分析和鉴定需求日益增长。传统的化学分析方法在面对复杂样本和海量数据时，逐渐显露出效率低下、准确性不足等问题。机器学习作为一门多领域交叉学科，能够从大量数据中学习规律并进行预测，为化学分析带来了新的解决方案，其在化学领域的应用研究正蓬勃发展，已然成为了研究热点。

保留时间是色谱分析中的关键参数，指的是待分析物在色谱分离过程中从进样到出现峰值的时间。在质谱联用技术（如LC-MS）中，保留时间可与质谱数据结合，用于鉴定和区分不同化合物。精确预测保留