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气溶胶激光飞行时间质谱仪(Aerosol Laser Time-of-Flight Mass Spectrometer，ALTOFMS)在运行期间，每分钟可以采集上百个质谱数据，连续工作一天所获得的数据量将超过十万。面对如此大规模的数据量，人工处理数据不仅速度慢、劳动强度大、易出错，还将削弱仪器实时测量的优势。因此，研究自动、高效的数据分析方法是十分必要的。
基于密度的聚类算法(DBSCAN)，是一种无监督的矢量分类器，它不仅对已学习过的质谱模式类具有稳定的快速识别能力，还可通过调节Eps参数值灵活地调控聚类精度，十分适合于质谱数据的聚类分析。
利用DBSCAN方法开发出的在线和离线两套自动化的数据分析处理系统，成功实现了气溶胶粒子的在线和离线聚类。在对实验室制备的氯化钠(NaCl)、氯化钙(CaCl2)和氯化铁(FeCl3)气溶胶粒子的离线聚类中，离线分析软件成功地区分出了这三种物质。该软件还对采集的室内大气气溶胶粒子进行了有效聚类，这些聚类结果包括多种无机物和有机物粒子类型，为分析大气气溶胶的来源和传输提供了重要信息。运用在线分析软件对实验室制备的NaCl、CaCl2气溶胶单粒子进行了在线分类，很好地区分了这2种物质，并且验证了DBSCAN算法可以应用于气溶胶粒子的在线分析。上述离线和在线分析软件的成功应用表明DBSCAN算法在气溶胶飞行时间质谱数据分析方面的优越性能。
激光质谱数据离线和在线分析软件的研究成果，保证了气溶胶飞行时间质谱技术在气溶胶单粒子实时分析方面的高效性，对大气气溶胶的污染检测和来源解析具有重要意义和实用价值。