一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统及方法，包括数据分析子系统、模型上传共享子系统、模型管理子系统、模型分析子系统；数据分析子系统用于跨分析仪器平台的大俗据分析和复杂体系质量控制；所述模型上传共享子系统用于将数据分析子系统建立的模型以及数据上传至云服务器；所述模型管理子系统用于对上传模型和数据进行管理及处理；所述模型分析子系统用于调用上传模型对科学仪器检测出来的数据进行分析。本发明专利技术能够解决现有的科学仪器数据AI分析门槛过高、难度较大、同时由于数据代表性等客观情况的限制，导致相关的科研成果不便于推广、快速转化成果的问题。

A Shared Data Analysis and Processing System and Method for AI Scientific Instruments

【技术实现步骤摘要】
一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统及方法
本专利技术属于分析化学、生物学、统计计算、计算机科学等多学科交叉领域，具体来说，涉及一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统及方法。
技术介绍
目前，科学分析仪器的发展，为化学、生物等科学研究领域带来新的研究方向，也出现了将AI智能算法应用于该领域的科学研究文献报道。但由于大部分AI智能算法是基于大数据背景下的学习算法，因此对科学样品数据的质量和代表性有很严苛的要求。而科研过程中的数据往往存在着数据量有限，代表性不足等弊端，给科学研究成果转化为实际成果带来了阻碍。目前尚未存在一个可以为各种科学数据以及分析处理方法提供的共享的平台。针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
针对相关技术中的上述技术问题，本专利技术提出一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统及方法，能够解决现有的科学仪器数据AI分析门槛过高、难度较大、同时由于数据代表性等客观情况的限制，导致相关的科研成果不便于推广、快速转化成果的问题。为实现上述技术目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统，包括数据分析子系统、模型上传共享子系统、模型管理子系统、模型分析子系统；所述数据分析子系统用于跨分析仪器平台的大俗据分析和复杂体系质量控制；所述模型上传共享子系统用于将数据分析子系统建立的模型以及数据上传至云服务器；所述模型管理子系统用于对上传模型和数据进行管理及处理；所述模型分析子系统用于调用上传模型对科学仪器检测出来的数据进行分析。进一步的，所述数据分析子系统包括数据导入模块、数据前处理模块、多元特征分析模块、AI智能分析建模模块。进一步的，所述数据导入模块支持*.cdf、*.csv、*.txt、*.jdx、*.dx、*.spc、*.spa、*.sp、*.0、*.raw、*.mzXML数据文件格式。进一步的，所述数据前处理模块针对色谱具有积分、平滑、去背景、保留时间校正功能；所述数据前处理模块针对光谱具有自动标峰、平均光谱计算、吸光度与透过率转化、nm与cm-1转化、一或二阶求导、平滑功能；所述数据前处理模块针对质谱具有去背景、平滑、积分、保留时间校正、提取离子峰、解卷积功能。进一步的，所述多元特征分析模块包括如下算法：聚类分析、方差分析、主成分分析、偏最小二乘得分分析、正交偏最小二乘得分分析。进一步的，所述AI智能分析建模模块包扩AI定量建模和AI模式识别两部分，所述AI定量建模包括偏最小二乘回归算法，所述AI模式识别建模包括K最近邻法、偏最小二乘判别、正交偏最小二乘判别、支持向量机。进一步的，所述模型上传共享子系统除了具备模型及数据上传功能，同时具备完善的实验信息管理功能，包括账户登录、权限管理、程序完整性校验、系统日期校验、用户证书请求管理、数据完整性校验、数据电子签名及验证、操作日志。进一步的，所述模型管理子系统的使用者为拥有最高权限的系统管理员。进一步的，所述模型分析子系统提供有分析结果数据接口，供使用者付费调用。一种共享式的AI科学仪器数据分析处理方法，应用于前述中共享式的AI科学仪器数据分析处理系统。本专利技术的有益效果：(1)本专利技术通过数据分析子系统对不同种类的科学仪器分析数据文件进行直接读取并利用封装好的AI智能算法对其进行分析，该子系统采用模块化设计，操作界面友好，可视化程度高，降低了科学研究过程中对AI算法使用要求的门槛。使AI算法分析技术大众化，缩短了科研周期，提高了科研成果的产出效率，对该技术推广起到了积极的推动作用。(2)本专利技术通过模型上传共享子系统，为每个系统的使用者账户提供模型数据上传服务，子系统具备完善的账户管理体系，为上传者的个人信息以及其数据提供合理的安全保障。(3)本专利技术通过模型管理子系统，对上传的模型和数据进行管理以及适当的处理，该系统管理员可以根据上传者的要求对模型和数据进行合理的保护操作，同时将存在共性的数据进行合并以及模型优化，保证模型的稳定性，提高模型样品数据的代表性，扩大模型的使用范围。解决了先前由于数据片面性造成的模型使用范围狭窄的弊端。(4)本专利技术通过模型分析子系统，为使用者提供了调用上传模型对科学仪器检测出来的数据进行分析的功能，使用者可以根据个人需要快速找到适合自己使用的AI模型分析，省去了使用者AI建模工作过程，有效提高工作效率。同时模型采用有偿方式使用，为模型提供上传者和系统管理者以及系统的日常运营提供了资金保障，有效提高上传者、管理者的积极性。(5)本专利技术是一个整体综合系统，提供了完善的和外部通讯的软件数据接口，同时也为科学仪器供应商提供了完善的后备支持，保证供应商也可通过简单的通讯方式对系统的分析结果进行调用，提高二次开发效率，为科学仪器的销售提供了技术支持。综上所述，本专利技术将AI分析方法开发为一套独立的数据处理系统，同时搭建了与之配套的AI模型以及数据共享平台。科研工作者可以利用系统对自己拥有的数据进行相应的AI学习并建立AI模型。将AI模型以及数据上传至共享平台，并与平台中已有的与自己研究方向相近的数据进行融合处理，对已有的样品数据集进行补充，提高当前数据的代表性，在平台上建立更完善的AI模型。同时AI模型使用者可以借助平台找到适合使用AI模型，进行使用，为实际生产提供指导。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本专利技术实施例所述的一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统的框架图。图2是根据本专利技术实施例所述的独立数据分析子系统框架及功能使用流程图。图3是根据本专利技术实施例所述的模型上传共享子系统框架及功能使用流程图。图4是根据本专利技术实施例所述的模型管理子系统框架及功能使用流程图。图5是根据本专利技术实施例所述的模型分析子系统框架及功能使用流程图。图6是根据本专利技术实施例所述的主成分分析(PCA)算法流程图。图7是根据本专利技术实施例所述的偏最小二乘(PLS)算法流程图。图8是根据本专利技术实施例所述的聚类分析算法流程图。图9是根据本专利技术实施例所述的K最近邻算法流程图。图10是根据本专利技术实施例所述的支持向量机(SVM)算法流程图。图11是根据本专利技术实施例所述的特征信息筛选功能流程图。图12是根据本专利技术实施例所述的模型处理方法优化功能流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，根据本专利技术实施例所述的一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统，包括数据分析子系统、模型上传共享子系统、模型管理子系统以及模型分析子系统等四个子系统。如图2所示，在本优选实施例中，数据分析子系统是一种跨分析仪器平台的大俗据分析和复杂体系质量控制系统，该子系统又包括：数据导入模块、数据前处理模块、多元特征分析模块、AI智能分析建模模块四个模块。在本优选实施例中，数据导入模块可以导入包括色谱本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统，其特征在于，包括数据分析子系统、模型上传共享子系统、模型管理子系统、模型分析子系统；所述数据分析子系统用于跨分析仪器平台的大数据分析和复杂体系质量控制；所述模型上传共享子系统用于将数据分析子系统建立的模型以及数据上传至云服务器；所述模型管理子系统用于对上传模型和数据进行管理及处理；所述模型分析子系统用于调用上传模型对科学仪器检测出来的数据进行分析。

【技术特征摘要】
1.一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统，其特征在于，包括数据分析子系统、模型上传共享子系统、模型管理子系统、模型分析子系统；所述数据分析子系统用于跨分析仪器平台的大数据分析和复杂体系质量控制；所述模型上传共享子系统用于将数据分析子系统建立的模型以及数据上传至云服务器；所述模型管理子系统用于对上传模型和数据进行管理及处理；所述模型分析子系统用于调用上传模型对科学仪器检测出来的数据进行分析。2.根据权利要求1所述的一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统，其特征在于，所述数据分析子系统包括数据导入模块、数据前处理模块、多元特征分析模块、AI智能分析建模模块。3.根据权利要求2所述的一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统，其特征在于，所述数据导入模块支持*.cdf、*.csv、*.txt、*.jdx、*.dx、*.spc、*.spa、*.sp、*.0、*.raw、*.mzXML数据文件格式。4.根据权利要求2所述的一种共享式的AI科学仪器数据分析处理系统，其特征在于，所述数据前处理模块针对色谱具有积分、平滑、去背景、保留时间校正功能；所述数据前处理模块针对光谱具有自动标峰、平均光谱计算、吸光度与透过率转化、nm与cm-1转化、一或二阶求导、平滑功能；所述数据前处理模块针对质谱具有去背景、平滑、积分、保留时间校正、提取离子峰...

【专利技术属性】
技术研发人员：田润涛，米津锐，陈向科，李钦，
申请(专利权)人：科迈恩北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11