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龙图腾网获悉西北大学;陕西师范大学申请的专利一种基于高通量阵列光谱和深度学习的多元抗生素快速检测方法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：CN119780411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411809695.8，技术领域涉及：G01N33/53；该发明授权一种基于高通量阵列光谱和深度学习的多元抗生素快速检测方法是由段倩囡;李剑超;闫鹏伟;张宏芳;闫亮;张海龙;云朵;傅致知;孙乐涵;翟宝昕设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高通量阵列光谱和深度学习的多元抗生素快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高通量阵列光谱和深度学习的多元抗生素快速检测方法，属于水环境新污染物检测技术领域。本发明包括如下步骤：抗生素光谱传感系统搭建、组合化学探针筛选、高通量光谱实验、深度学习化学计量模型开发、抗生素智能检测系统开发。本发明采用的高通量组合阵列光谱传感技术，以全息光谱成像为核心获取指纹图像数据，极大地提升了实验效率，通过结合高通量实验与机器学习模型，拓展了取样范围，能够涵盖更多种类的化学混合物组合，深度学习模型擅长从大量数据中提取复杂特征，能够准确识别并区分不同种类抗生素的指纹光谱，即使在复杂水体环境中也能保持高灵敏度和高特异性，提高复杂化学体系中污染物检测的准确性和响应速度。

本发明授权一种基于高通量阵列光谱和深度学习的多元抗生素快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高通量阵列光谱和深度学习的多元抗生素快速检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：抗生素光谱传感系统搭建 其中，抗生素光谱传感系统由反应系统和数据收集系统组成，所述反应系统包括全息光谱仪，通过全息光谱仪完成样品物质信息感知； 数据收集系统由高灵敏的计算机组成，与反应系统相连接，反应系统采集的数字光谱图像通过收集系统收集记录； S2：组合化学探针筛选 选取与抗生素发生色差反应的化学探针，并将其分为比色探针和荧光探针两大类，并将它们和抗生素配制成标准溶液； 所述溶液配制流程包括： S2.1滴加不同的化学探针和抗生素溶液 其中，化学探针和抗生素溶液的添加比例为1:1； S2.2酶标仪扫描比色 其中，扫描比色探针在360-780nm处的吸光度，荧光探针在230-490nm处的荧光强度； S2.3筛选单一探针 其中，筛选高灵敏度和选择性的单一探针； S2.4制成组合化学探针 其中，将高灵敏度和选择性的单一探针按照一定比例混合制成组合化学探针； S3：高通量光谱实验 将含有混合多元抗生素的复杂化学溶液作为研究对象，通过组合化学探针标记增强物质中的化学信息，并通过CCD以阵列光谱形式捕获，然后，开展高通量光谱实验，并对实验结果进行整理、储存和计算； S4：深度学习化学计量模型开发 其中，模型开发包括： 数据集标准化，数据集包括图像集和标签值，图像采集完成后，再对图像进行统一的标准化处理； CNN网络模型搭建，在采集的包含混合抗生素阵列光谱图像集与其对应浓度的标签集的基础上，采用SqueezeNetCNN模型，对经过标准化处理的阵列光谱图像集和相对应的标签集进行系统的监督训练； CNN模型评估，对于抗生素浓度快速预测模型，将测试集中模型预测的抗生素浓度与真实浓度做线性拟合分析，具体通过以下公式进行评估： 其中，n为样本量，为预测值，y为真实值， S5：抗生素智能检测系统开发 通过在已经训练好CNNModel基础上，采用QtDesigner工具，打造抗生素快速检测平台，实现对水样中抗生素种类及其浓度的快速、直接的端到端预测。

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