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化学计量学与AI深度学习模型构建

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-05-29

浏览量:

通过以智能化、大数据为特点的仪器分析方法创新,为行业提供基于AI技术的定性、定量化学计量学与深度学习模型的开发和应用服务。实现将样本所获得的高维多模态复杂分析数据结合AI机器学习算法,从而实现智能化、数字化与自动化的创新快检分析和精准分析,为行业新质生产力提升全面赋能
 
行业AI产品与服务

化学计量学与AI深度学习模型构建

面向AI时代的仪器分析智能模型训练与开发

通过以智能化、大数据为特点的仪器分析方法创新,为行业提供基于AI技术的定性、定量化学计量学与深度学习模型的开发和应用服务。实现将样本所获得的高维多模态复杂分析数据结合AI机器学习算法,从而实现智能化、数字化与自动化的创新快检分析和精准分析,为行业新质生产力提升全面赋能
  • 多模态:提供各类光谱、质谱等理化检测数据模型训练
  • 智能化:化学计量学前沿模型与大数据分析的紧密融合
  • 标准化:面向行业标准与企业内控质量标准的应用研究

主要特点

科迈恩科技为分析测试各行业用户提供基于ChemPattern及ModelLab技术的定性、定量化学计量学与深度学习AI模型的开发和应用服务。实现将样本所获得的高维多模态复杂分析数据结合AI机器学习算法,从而实现智能化、数字化与自动化的创新快检分析和精准分析解决方案,已在中药指纹图谱、药品一致性评价、精准医学、食品真实性评价、地理标志物溯源,风味感官评价,以及快检分析技术开发中获得大量成功的应用。

1. 药品指纹图谱

  • 指纹图谱相似度评价(国家药典委员会)
  • 双标法数字标准物质(中国食品药品检定研究院)
  • 中药质谱“身份证”系统(天津海河实验室)
  • 九期一(GV-971)甘露特纳胶囊(上海绿谷制药)
  • 金纳多(EGb 761)银杏叶提取物片(德国威玛舒培博士药厂)
 

2. 药品一致性评价

  • 药品国评探索性研究(各省市自治区药检院/所)
  • 仿制药一致性评价(各省市自治区药检院/所)
  • 聚合型药用辅料一致性评价(中国医学科学院协和药物研究所、迈瑞医疗集团、药明康德)

3. 地理标志物溯源

  • 同仁堂黑蜂椴树优质蜜质量标准研究(北京同仁堂蜂产品(江山)有限公司)
  • 道地中药材与土壤因子关系图谱(中国中医科学院中药资源中心)
  • 中药材产地溯源模型的研究(中国食品药品检定研究院)
  • 中粮福临门大米原产地溯源研究((中粮集团健康研究院)
 

4. 食品真实性评价

  • 酱香白酒真实性多模态溯源技术研究(茅台学院)
  • 酱香白酒(仁怀)核心产区年份白酒标准的研究(仁怀酱香白酒科研所)
  • 阳澄湖大闸蟹与“洗澡蟹”鉴别技术的研究(苏州市食品检验检测中心)

5. 风味感官评价

  • 菜籽油风味感官模型研究((中粮集团健康研究院)
  • 空气质量客观化建模技术研究(中国汽车技术研究院)
  • 基酒感官等级智能评价建模研究(江苏洋河酒厂股份有限公司)
  • 卷烟原料感官一致性评价技术的研究(云南中烟技术中心)
  • 烟用香精香料一致性评价技术的研究(江苏中烟工业有限责任公司)
 

6. 快检分析技术开发

  • 三维荧光智能分析系统(湖南大学化学生物传感与计量学国家实验室、日立科学仪器有限公司)
  • 轿车空气质量智能嗅辩装置(中国汽车技术研究院、海能未来技术集团股份有限公司)
  • 石油沥青制品快检装置的研究(天津港东科技发展股份有限公司)
  • 海上溢油应急响应智能鉴别技术(交通部海事局)

7. 精准医学

  • 质谱成像与空间代谢组学AI算法研究(中国医学科学院协和药物所)
  • SARS等疫苗防护效力评价AI算法的研究(中国食品药品检定研究院)

科学大数据建模解决方案

科迈恩科技ModelLab系列科学大数据建模解决方案已支持40余类化学计量学与机器学习算法 ,分为定性模型(模式识别、分类与溯源)和定量模型(量化预测、回归与分级)两大类。具体模型类别包括但不限于:

序号 算法名称 英文名及缩写 模型属性
1 交替三线性分解 ATLD,Alternating Trilinear Decomposition 高维数据因子分解
2 平行因子法 PARAFAC,Parallel Factor Analysis 高维数据因子分解
3 SG滤波 Savitzky-Golay Filter 数字滤波、平滑与求导
4 中值滤波 Median Filter 数字滤波、基线校正
5 非对称最小二乘滤波 ASLS, Asymmetric Least Squares 数字滤波、基线校正
6 快速傅里叶变换 FFT, Fast Fourier Transform 数字滤波、信号分解
7 多元散射校正 MSC, Multiplicative Scatter Correction 基线校正
8 数据标度化/预处理 Data Scaling / Data Pretreatment 预处理方法集合
9 三次样条插值 Cubic Spline Interpolation 多项式插值
10 分段三次 Hermite插值 Piecewise Cubic Hermite Interpolating 多项式插值
11 主成分分析 PCA,Principle Component Analysis 无监督模式识别、降维分析、回归分析
12 偏最小二乘法回归/判别 PLS,Partial Least Square Analysis / Regression 有监督模式识别、降维分析、回归分析
13 正交偏最小二乘判别 OPLS,Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis 有监督模式识别、降维分析
14 支持向量机 SVM,Support Vector Machine 有监督模式识别、升维分析
15 t-SNE聚类 t-SNE,t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding Clustering 无监督模式识别、降维分析、聚类分析
16 聚类分析(系统树)、聚类热图 Dendrogram, Heatmap Clustering 无监督模式识别、聚类分析
17 k均值聚类 k-Means Clustering 无监督模式识别、聚类分析
18 方差分析 ANOVA,Analysis of Variance 方差分析
19 单向多元方差分析 MANOVA,Multivariate Analysis of Variance 方差分析、有监督模式识别、降维分析
20 簇类独立软模型法 SIMCA, Soft Independent Modeling of Class Analogy 有监督模式识别、降维分析
21 箱型图、小提琴图 Box-Plot (Quartiles), Violin Plot 四分位图
22 夹角余弦 COS,Cosine Similarity 相似度分析、一致性评价
23 相关系数 COR,Correlation 相似度分析、一致性评价
24 欧氏距离 EDU,Euclidean Distance 相似度分析、一致性评价
25 马氏距离 MAH,Mahalanobis Distance 相似度分析、一致性评价
26 过程能力指数分析、QQ图 CPK,Process Capability Analysis, QQ-plot 正态分布检验、一致性评价
27 k近邻法 k-NN,k Nearest Neighbor 有监督模式识别
28 自组织映射人工神经网络 SOM, Self-Organizing Map 有监督模式识别、降维分析、神经网络
29 反向传播人工神经网络 BP,Back Propagation Neural Network 有监督模式识别、回归分析、神经网络
30 决策树模型 CART,Classification And Regression Trees 有监督模式识别、回归分析、决策树
31 朴素贝叶斯模型 Naive Bayes model 有监督模式识别
32 随机森林 Random Forest 有监督模式识别、回归分析、决策树、集群分类
33 交叉验证(留一法、k重法) Cross Validation (Leave-One-Out, k-Folds) 模型泛化
34 动态规划 Dynamic Programming          运筹学、最优化问题
35 卷积神经网络 CNN, Convolutional Neural Network 机器视觉模型、NLP自然语言模型
36 长短期记忆循环神经网络 LSTM, Long Short - Term Memory Recurrent Neural Network NLP自然语言模型、神经网络
37 自注意力机制Transformer模型 Self-Attention Transformer 深度学习模型、神经网络
38 GPT-4 - o1 pro大模型 GPT - 4 - o1 pro large model 深度学习模型、神经网络
39 DeepSeek开源大模型 DeepSeek open-source large model 深度学习模型、神经网络

欲进一步了解技术与应用详情,请详见官网栏目介绍或在线联系我司客服。


人工智能赋能来凤姜品质鉴别

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-31

浏览量:

科迈恩与农业农村部食物与营养发展研究所合作,围绕来凤姜与其他姜营养成分如姜辣素、姜黄素、黄酮、多糖、以及硒、锌等微量元素、挥发油等的不同,利用ModelLab Matman AI建模平台开展建模分析,进行来凤姜的道地性品质分等分级体系构建。不仅实现了对来凤姜的道地性差异的科学量化,还为农产品品质评价体系提供可复用的技术框架,助力实现"优质优价"的产业升级目标。

微量元素组学结合 AI 模型解析复杂体系多维特征

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于ModelLab微量元素组学数据整合平台,融合IRMS/TIMS/LIBS/ICP-MS/AAS/AFS/XRF 等多模态元素分析技术,开发 "微量元素谱-生态数据-物质特性" 协同建模体系。该体系通过痕量元素定量分析、非靶向地球化学指纹图谱及AI驱动的机器学习模型,为跨领域物质基源鉴别与品质特征评价提供从元素分布一致性到环境特征溯源的全链条量化评估解决方案。

基源鉴别范式革新:AI 模型构建中药材质量标准智能判别体系

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于 ModelLab 系列软件构建的多模态数据建模平台,整合 LC-MS、GC-MS、NMR、红外、拉曼光谱等检测技术,通过靶向成分分析、非靶向指纹图谱相似度评价及 AI 驱动的机器学习模型,为中药材基源鉴别提供从成分一致性到整体质量控制的全流程量化评估体系。

道地性评价智能化转型:AI 模型赋能中药材质量标准生态重构

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于 ModelLab 多组学数据整合平台,融合 LC-MS/GC-MS/NMR/FTIR 等多模态分析技术,构建 "环境 - 成分 - 代谢" 三维模型,通过非靶向代谢组指纹图谱、同位素溯源及 AI 驱动的生态特征建模,实现中药材道地性生态特征量化评价与产地溯源。

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