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机器学习在抗生素的鉴定识别、微生物作用机制以及去除效果评估中的应用研究进展
文献摘要：
抗生素在医疗卫生、养殖业等领域的广泛应用导致其随着医疗废弃物、废水等进入到自然环境并对人体健康和生态环境造成不利影响,而系统分析环境中残留抗生素的种类、明确其与微生物的作用机制以及开展不同处理方法的效果分析,对于准确评估抗生素的风险和控制其不利影响具有重要意义.作为一种辅助手段,机器学习算法在大量数据解析的基础上可进行结果评估和预测,因此可高效、低成本分析环境污染物的行为特征.基于此,本文综述了机器学习算法在抗生素鉴定识别、微生物作用机制和去除效果评估预测方面的应用现状,并概括了不同算法的应用特点和局限性.鉴于机器学习当前在抗生素研究中的重要作用,为其未来研究方向和发展提出展望,如在其它新兴污染物的环境行为、效应及控制等方面的应用.
文献关键词：
机器学习;抗生素;鉴定识别;作用机制;去除效果评估
中图分类号：
作者姓名：
庞蕊蕊;邵博群;李烨;谢冰;苏应龙
作者机构：
华东师范大学生态与环境科学学院,上海有机固废生物转化工程技术研究中心,上海,200241;华东师范大学生态与环境科学学院,上海市城市生态过程与生态修复重点实验室,上海,200241
文献出处：
引用格式：
[1]庞蕊蕊;邵博群;李烨;谢冰;苏应龙-.机器学习在抗生素的鉴定识别、微生物作用机制以及去除效果评估中的应用研究进展)[J].环境化学,2022(06):1947-1956
A类：
去除效果评估
B类：
鉴定识别,微生物作用机制,养殖业,医疗废弃物,人体健康,不同处理方法,辅助手段,机器学习算法,数据解析,成本分析,环境污染物,行为特征,评估预测,应用特点,未来研究方向,出展,如在,新兴污染物,环境行为
AB值：
0.254111
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