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本申请提供了结合质谱分析的农药残留检征和检测数据集输入农药成分分析通道进行识法中存在由于无法应对不同类型产品的基质干2对待检测样品进行图像采集，利用卷积神经网络识别样品图像，确定根据所述样品类型和样品形貌特征匹配确定前处理流程和样品样品干扰基质包括干扰基质类型集和基质含量按照所述前处理流程对样品进行前处理，通过液相色谱串联质谱将所述样品类型、样品形貌特征和检测数据集输入农药成分分析根据实验设备属性特征、所述干扰基质类型集和基质含量随机选取第一样本产品类型，并随机选取所述第一样本产统计所述多个第一样本干扰基质类型集中相同基质类型基于所述多个第一样本基质含量集，获取所述第一高频干建立所述第一样本产品类型、第一样本产品形貌特征和所述第一高频干扰基质类型将所述样品类型和样品形貌特征输入所述产品特征一干扰基质将所述液相检测数据和气相检测数据作为所述检测数据集，其3基于大数据，以所述农药残留成分集中多个农药类型为引导按照农药类型对所述样本数据集进行划分，得到多个农药类型对应的多个训练数据在所述多个训练数据集中随机选取第一农药类型的基于所述N个干扰校正插件集成构建第一干扰校正单元，结合所述第一农药类型生成7.根据权利要求6所述的结合质谱分析的农基于所述N个干扰校正插件和N个权重占比集成构建第一干一干扰校正单元的输出为所述N个干扰校正插件的8.结合质谱分析的农药残留检测装置，其特征在于，样品图像识别模块，用于对待检测样品进行图像采集，利用卷积神经网信息匹配模块，用于根据所述样品类型和样品形貌特征匹配联合检测模块，用于按照所述前处理流程对样品进行前处4农药成分分析模块，用于将所述样品类型、样品形貌特征和检测农药浓度校正模块，用于根据实验设备属性特征、所述干扰基质类56[0011]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚7[0023]步骤二：根据所述样品类型和样品形貌特征匹配确定前处理流程和样品干扰基8[0028]在获取的多个第一样本干扰基质类型集中(如苹果样品中的干扰基质类型集合)来源中出现频次达到3次或以上的基质类型才被认为是高频干扰基质类型。进一步按照预[0030]最后将所述样品类型和样品形貌特征输入所述产品特征_干扰基质对照表进行匹9述样品干扰基质包括干扰基质类型集和基质含量集，如糖分含量6.6％、有机酸含量[0032]最后将所述样品类型和样品形貌特征输入前处理流程匹[0035]按照所述前处理流程对样品进行前处理，获取极性组分样品和所述N干扰校正算子分别进行监督训练和交叉验证，得到符合收敛条件的N个干扰校正插[0054]接着利用所述N个训练集，对所述N干扰校正算子分别进[0055]最后根据所述N个干扰校正插件集成构建第一干扰校正单元，并结合所述第一农[0059]然后基于所述N个干扰校正插件和N个权重占比集成构建第一干扰校正单元，其[0069]按照所述前处理流程对样品进行前处理，获取极性组分样品和所述N干扰校正算子分别进行监督训练和交叉验证，得到符合收敛条件的N个干扰校正插[0079]对所公

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