ModelLab系列AI建模软件提供对各类色谱、质谱、光谱、核磁共振等数十种仪器数据的建模分析，实现针对复杂体系分析的一站式科研和质控需求。已广泛应用于中药、化学药、精准医学、环保、食品、烟草白酒、香精香料、石油化工、半导体制造等诸多领域。
产品特色及技术优势
- 支持色谱以及色谱串联质谱数据建模
- 丰富的化学计量学与AI机器学习算法
- 强大的定性定量模型与大数据可视化
- 快检、指纹图谱与组学分析必备工具
ModelLab Matman®
科学大数据通用AI建模解决方案
作为科学数据领域通用的化学计量学与机器学习建模平台，ModelLab Matman支持对任意类型数组、表格数据开展基于模式识别和定量回归在内的各类化学计量学与机器学习建模分析。ModelLab领先的架构使得样本数据维护与模型训练均可在同一款软件中方便进行，用户在数分钟内即可对数据全貌及建模效果进行可视化的评估，并生成专业分析报告和高质量统计图形。
易用性：一键式的数据导入以及化学计量学模型训练 通用性：支持任意类型数组及表格的定性、定量建模 适用性：适合于分析检测行业小规模样本AI模型开发
产品简介
ModelLab Matman®是为分析测试行业色谱及色谱串联质谱仪器数据AI建模与智能化分析所开发的化学计量学分析与机器学习AI建模软件解决方案。其专为分析领域特有的小规模样本集（样本数量10~10K）的AI建模流程进行优化设计，并针对色谱及质谱数据特点提供专业的数据分析与库检索工具。具有仪器数据格式兼容性强、化学计量学与机器学习算法丰富，以及操作简便和优秀的结果可视化等优点。
作为科迈恩科技推出的仪器分析AI建模系列软件，ModelLab针对光谱、三维光谱、色谱、二维色谱、串联质谱、原位质谱、核磁共振、热重等不同仪器数据的多模态、多组学与AI建模分析的需要分别提供对应的软件及高性能算法解决方案。可应用于多模态指纹图谱、非靶向多组学分析等各类复杂分析体系的数据挖掘与AI模型的研究开发，助力仪器分析领域检测技术面向AI时代的智能化转型。
主要特点
1. 丰富的化学计量学与AI机器学习算法
专为仪器分析所开发的算法库涵盖多元校正、多元统计、定量回归、模式识别、动态规划以及深度学习等在内的各类机器学习算法。包括tSNE、PLSR、SVM、SOM、随机森林等数十种化学计量学专用的算法模型。
2. 强大的定性定量模型与大数据可视化
一站式分析流程设计使得数据集管理，以及模型的训练、预测和更新简便高效。各类模式识别与回归模型可满足不同应用场景对于样品定性鉴别与定量分析的多元化需求。结合各类统计图表和自定义的图形外观从而实现丰富的结果可视化。
3. 快检、指纹图谱与组学分析必备工具
ModelLab通过各类分析仪器数据接口实现了基于测量结果的机器学习建模和预测任务的智能化与自动化。已广泛应用于快检装备、指纹图谱分析，以及代谢组学、风味组学等多模态数据的分析与标准化技术当中。
应用领域
目前基于ModelLab Specman所开发的定性、定量预测模型已在光谱快检、指纹图谱，以及风味组学等分析与标准化技术中得到应用，行业应用场景包括但不限于：
1. 医药卫生
- 质量控制：如中药材及饮片真伪优劣与质量评价、中药注射剂质量控制
- 工艺优化：如原料混批勾兑，生产参数（如温度）优化，在线过程控制
- 产地溯源：如道地产区成分差异表征、土壤因子关系图谱建立，药材生长环境优化
- 分等分级：如贵细药材分等分级
- 稳定性预测：如储藏时间预测
- 精准医学：如血药浓度监控、疾病早筛、疾病标志物发现
2. 食品与农产品
- 品质评价：如注水猪肉鉴别、品质分等分级、原料及添加剂快速筛查、违法违禁添加鉴别、年份溯源、农残与真菌鉴别、茶叶分等分级
- 掺伪鉴别：如掺糖浆蜂蜜鉴别、牛羊肉掺伪鉴别等
- 溯源分析：如原料产地溯源
3. 环境保护
- 污染溯源：例如海上溢油溯源鉴定、车内空气异味溯源、水体污染快速溯源分析
- 质量评价：例如整车空气气味评级、水质快检分析、风险预警：例如污染物预警监测
4. 快消品
- 品质评价：如原料及添加剂快速筛查、违法违禁添加鉴别、白酒年份溯源
- 气味客观化评价：如烟草及香精香料的风味组学建模与分析、酒类感官品评、批间一致性评价
- 真伪鉴别：如白酒真实性溯源
- 溯源分析：如原材料产地溯源
5. 石油化工
- 石油: 如轻重质油、润滑油、生物柴油的油品分析、油页岩分析、溢油溯源鉴别、录井勘探
- 沥青：如沥青真实性与老化智能分析
- 煤炭：如黄腐酸基源鉴别
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