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龙图腾网恭喜国科大杭州高等研究院申请的专利基于机器学习的卤代新污染物识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119943193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510404764.5，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于机器学习的卤代新污染物识别方法及装置是由傅建捷;李鹏扬;叶志鸿;黄凯;符杰;朱豹;董玉婷;江桂斌设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的卤代新污染物识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的卤代新污染物识别方法及装置，包括：步骤S1：获取待测样本的原始高分辨质谱数据，对原始高分辨质谱数据中的特征信息进行提取；步骤S2：使用特征含卤素预测模型根据提取的特征信息预测特征中卤素的存在情况，并进行特征过滤；步骤S3：基于精确质量和二级质谱信息对过滤后的特征进行化合物鉴定和回溯性检测；步骤S4：使用化合物特性预测模型预测已鉴定化合物的持久性、生物积累性和毒性特性。本发明在实现质谱数据中含卤素特征筛查与化合物鉴定的同时，评估该特征所代表化合物的环境风险性，并更进一步地对历史质谱数据中的特征进行回溯性检测。

本发明授权基于机器学习的卤代新污染物识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的卤代新污染物识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取待测样本的原始高分辨质谱数据，对原始高分辨质谱数据中的特征信息进行提取； 步骤S2：使用特征含卤素预测模型根据提取的特征信息预测特征中卤素的存在情况，过滤不含卤素的特征； 步骤S3：基于精确质量和二级质谱信息对过滤后的特征进行化合物鉴定和回溯性检测，包括： 步骤S3-1：基于特征的精确质量和二级质谱信息与精确质量数据库的化合物进行比对，实现化合物的鉴定： 基于精确质量对当前特征进行匹配： 当前特征的质荷比与精确质量数据库中某化合物C的质量偏差小于或等于0.0005%时，认为当前特征与化合物C匹配，将化合物C加入候选队列；否则，认为当前特征与化合物C匹配失败； 基于二级质谱信息对当前特征进行匹配： 当前特征的二级质谱信息与数据库中某化合物C的二级质谱信息余弦相似度大于或等于0.7时，认为当前特征与化合物C匹配成功，并提高化合物C在候选队列中的优先级；否则，认为当前特征与化合物C匹配失败，化合物C在候选队列中的优先级保持不变； 选择候选队列中的优先级最高的化合物作为与当前特征匹配的化合物； 步骤S3-2：基于特征的精确质量和二级质谱信息与历史质谱特征进行比对，实现回溯性检测： 当前特征的质荷比与历史质谱数据中特征C的质荷比偏差小于或等于0.0005%；同时当前特征与历史质谱数据中特征C的二级质谱中至少有两个峰的质荷比偏差小于或等于0.0005%，且余弦相似度大于0.7时，认为当前特征与历史质谱数据中的特征C匹配成功；否则，当前特征的回溯匹配失败； 步骤S4：使用化合物特性预测模型预测已鉴定化合物的持久性、生物积累性和毒性特性。

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