针对信噪比较低或因噪声干扰造成的谱图质量较差时,传统加权点积方法由于不能有效利用谱峰分布规律和不同质量区间谱峰在谱图识别中的作用而易出现相似度较低、假阳性或假阴性等问题,提出了基于分段加权的点积相似度方法。首先利用谱峰的分布规律合理地确定各个质量区间的范围,依据不同的质量区间在谱图识别中的作用设置不同的质量数(mass/z)权重值和丰度权重值,然后按赋予的权重值计算谱图相似度,以甲基磷酸二甲酯谱图为例研究了合理确定各分段权重的方法。采用该方法在NIST08标准参考谱库(191 000张谱图)中检索1000多张谱图的准确性实验表明,与传统加权点积方法相比谱图识别的准确度提高了16.2%;通过质谱仪得到样品的实测谱图在参考谱库中检索结果表明,该方法能有效提高谱图匹配的相似度和准确度,与传统加强点积方法相比,不同浓度的八氟奈谱图相似度平均提高了2.3%;采用该方法处理同分异构体化合物,如邻二甲苯数据时,提高了相似化合物的选择性。