1.一种基于神经网络技术辅助超高效液相串联质谱评估基质效应值的方法，其特征在于：

(1) 取不同基质条件、不同农药浓度、不同进样体积这三个变量变化下的仪器响应值，并计算得各个条件下的基质效应值；

(2) 将同一个样品的不同进样体积的液相串联质谱响应值作为输入，其中一个特定进样体积的基质效应值作为输出，构建神经网络模型；

(3) 待测果蔬样品同样分别进样进行液相串联质谱检测，其进样体积的数值满足比例差异设置，其响应值数据通过步骤（1）、（2）构建的神经网络模型，将获得基质效应值;所述的步骤（1）过程为：

（1.1）以无农药残留且种类不同的果蔬样品为对象，对每个对象的果蔬样品通过前处理获得不同浓度的果蔬样品的空白待测溶液；

（1.2）分别使用流动相初始溶剂、不同浓度的果蔬样品的空白待测溶液配置成农药梯度浓度的溶剂标标准溶液和基质标标准溶液，进样进行液相串联质谱检测，其进样体积的数值满足比例差异设置，由此获得了不同基质条件、不同农药浓度、不同进样体积三个变量梯度变化下的仪器响应值；

（1.3）计算同一农药浓度下基质标响应与溶剂标响应的比值，为基质效应值。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络技术辅助超高效液相串联质谱评估基质效应值的方法，其特征在于：所述的满足比例差异的不同进样体积为2µL、4µL、6µL、8µL。