ACS Nano | Rice University Shengxi Huang团队：峰值敏感逻辑回归法机器学习解析光谱

本文介绍了Rice University的Shengxi Huang团队开发的一种针对光谱分析的机器学习算法——峰敏感弹性网络逻辑回归（PSE-LR）。该算法通过生成峰信息特征重要性图谱，实现了高维兼容性、微弱信号敏感性和优异解释性的光谱分类。研究团队通过模拟和实验数据验证了PSE-LR在识别光谱细微差异和提供可靠解析方面的卓越性能，优于现有光谱分析工具。PSE-LR的应用范围广泛，包括纳米材料、分子机器、病毒、细菌、细胞和组织、生物化学和药物研究，并将推动高精度纳米传感器、纳米材料微型光谱仪等先进器件的发展。