信息技术与化学
基于机器学习的化学研究性实验* ——三通道光谱技术同时检测Co2+ 及Cu2+
李馨悦1 , 梁睿颖2 , 裴一诺1 , 金诗煜1 , 李欣然3 , 梁建功1 , 刘玲芝1**
1.华中农业大学化学学院 湖北武汉 430070;
Machine Learning Based Research-Type Chemistry Experiment:Three-Channel Spectroscopic Technique for Simultaneous Detection of Co2+ and Cu2+ Ions
LI Xin-Yue1 , LIANG Rui-Ying2 , PEI Yi-Nuo1 , JIN Shi-Yu1 , LI Xin-Ran3 , LIANG Jian-Gong1 , LIU Ling-Zhi1**
1. College of Chemistry, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China;
摘要： 人工智能,尤其是机器学习为传统化学实验教学注入了新的活力。开发融合机器学习的化学研究性实验对培养学生的数字化素养和创新能力至关重要。本实验对原有单一金属离子检测进行了数智化改进,利用三通道光谱技术和机器学习算法将其拓展至Co2+ 、Cu2+ 双组分金属离子的同时检测。通过构建随机森林和多层感知器预测模型,实现了对单一及双组分金属离子的高效识别和准确预测,并在实际湖水样品检测中取得了满意的结果。该研究性实验不仅为复杂样品多组分分析提供了新的思路,也为化学实验教学的数智化改革与创新提供了有力支撑。该实验被应用于教学实践,取得了良好的教学效果。
关键词： 硫量子点 ,
金纳米簇 ,
三通道光谱技术 ,
机器学习 ,
随机森林模型 ,
多层感知器模型 ,
化学研究性实验
收稿日期: 2025-06-12
基金资助: *湖北省大学生创新创业训练计划项目(S202410504265);华中农业大学本科教育教学改革研究项目(2024070);华中农业大学动科动医学院教学改革项目
通讯作者:
** E-mail:liulingzhi_1981@mail.hzau.edu.cn
引用本文:
李馨悦, 梁睿颖, 裴一诺, 金诗煜, 李欣然, 梁建功, 刘玲芝. 基于机器学习的化学研究性实验* ——三通道光谱技术同时检测Co2+ 及Cu2+ [J]. 化学教育（中英文）, 2026, 47(4): 106-116
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