光电传感器测控系统
聚焦NDIR（非色散红外）气体传感器技术，开展差分消元法、可变光程设计等核心算法研究与系统开发。实现高精度、宽量程、抗干扰的气体检测方案，应用于气体分析、环境监测等领域。
- 差分消元NDIR混合气体检测方法（Sensors Actuators B, 2023）
- 差动光路NDIR宽量程CO₂检测方法（Sensors Actuators A, 2023）
- SMLP混合气体快速识别与浓度预测（IEEE TIM, 2024）
光谱大数据分析
基于拉曼光谱（SERS）和LIBS光谱技术，结合机器学习与深度学习算法，实现复杂混合物的快速识别与定量分析。
- 富集增强SERS基底设计与制备（Food Bioscience, 2025）
- SpecRecFormer深度学习光谱组分识别（Analytical Chemistry, 2025）
- 咖啡环效应SERS痕量PAHs检测（Surfaces & Interfaces, 2024）
- PCA-GS-ELM土壤元素LIBS定量分析（JAAS, 2024）
机器学习算法
开发面向光谱数据的高效机器学习模型，包括SMLP网络、深度特征提取、模式识别与回归预测。
- SMLP混合气体识别与预测
- SpecRecFormer深度学习光谱组分识别
- PCA-GS-ELM特征提取与回归
在研项目
多源信息融合的油中溶解气体动态感知与深度诊断机制研究（主持，在研）