一种基于氮掺杂碳点与机器学习的荧光传感系统及其在识别苯二酚异构体中的应用

本发明公开了一种基于氮掺杂碳点与机器学习的荧光传感系统及其在识别苯二酚异构体中的应用，属于分析化学和人工智能技术领域。本发明通过利用性质呈梯度变化的未掺杂碳点和氮掺杂碳点组成探针库，探针库中的碳点能够进行协同识别，将分析物之间的微弱差异进行累积和放大。尽管探针库中的每个单一探针对两种相似异构体的响应差异都很小，但由于探针性质的梯度变化，这些微小的差异会在高维响应向量中得到累积和放大，将异构体之间难以直接测量的微观化学性质差异转化为机器可以轻易识别的宏观高维数据模式差异，从而实现了结构相似物及其混合物的精准鉴别与分类。