综述：机器学习在提高电化学传感器精度中的应用综述

本综述系统探讨了机器学习（ML）和深度学习（DL）技术如何有效提升电化学传感器的精度与稳定性。文章重点分析了ML在解决非线性信号关系、低浓度检测精度、信号漂移及抗干扰等关键问题中的应用策略与成效，并总结了不同算法在环境监测、食品安全、医疗诊断等场景的性能表现，为传感器领域的精准化发展提供了重要技术参考。

　　

非线性传感器信号与目标浓度关系

电化学传感器在低浓度范围内常呈现良好的线性响应，但在高浓度区间易出现信号饱和与非线性偏离。传统线性回归方法难以捕捉复杂非线性关系，而机器学习（ML）算法如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）能够通过训练数据自动建立非线性映射模型，显著提升浓度预测精度。例如，多项研究通过ML模型成功拟合了传感器在宽浓度范围内的响应曲线，避免了传统方法在高浓度区的系统性误差。

低浓度下的精度提升

痕量分析中低信噪比是电化学传感器的核心挑战。ML技术可通过信号增强与噪声抑制策略提高检测灵敏度。例如，Yao等人开发了ML驱动的电化学平台用于检测水中的Pb²⁺，通过算法优化传感器界面与信号处理流程，实现了对极低浓度重金属离子的精准识别。类似地，在生物标志物检测中，ML模型能够从高噪声背景中提取微弱信号，大幅降低检测限。

信号漂移问题

温度、湿度等环境因素及长期使用导致的传感器老化会引发信号漂移。传统校准方法依赖频繁重新标定，成本高且不适用于实时监测。ML方法如递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）可对时序漂移数据进行建模，动态补偿信号衰减。部分研究采用迁移学习策略，利用历史漂移数据预测当前信号偏差，实现了无需重复标定的持续精准测量。

复杂干扰下的准确性

实际样品中多种物质共存可能导致电化学信号重叠与交叉干扰，尤其常见于氧化还原电位相近的生物标志物检测。ML方法如主成分分析（PCA）、卷积神经网络（CNN）和偏最小二乘回归（PLSR）能够解耦混合信号，实现多组分同时定量分析。例如，在医疗诊断中，ML辅助的传感器成功区分了糖尿病、癌症等多种疾病标志物，显著提升了复杂生物样本中的检测选择性与准确性。

结论与展望

机器学习为电化学传感器的精度提升提供了突破性解决方案，尤其在处理非线性、低浓度、漂移和干扰问题上展现出显著优势。然而，当前ML模型仍面临数据质量依赖性强、计算资源需求高及泛化能力不足等挑战。未来研究需聚焦于轻量化算法设计、多模态数据融合及实时嵌入式系统的开发，以推动电化学传感器在智慧医疗、环境监测等领域的更广泛应用。