一种基于工业杀菌剂毒性检测的计算机数据分析方法技术

本发明专利技术涉及溶液色谱分析技术领域，提出了一种基于工业杀菌剂毒性检测的计算机数据分析方法，包括：获取色谱序列；根据所有相邻浓度的色谱序列获得每个离子的时间链，对时间链进行聚类得到多个类别；根据每个类别的公共因子向量和特殊因子向量得到每个时间链的公共特征占比；根据每个类别中特殊标量序列与标准浓度序列的余弦相似度以及每个时间链的公共特征占比得到每个时间链的重要程度，根据时间链的重要程度得到特征波段；根据特征波段得到实际可电离杀菌剂的浓度，获取实际可电离杀菌剂有害离子的浓度判断是否具有毒性。本发明专利技术有助于提高神经网络结果的精确性。于提高神经网络结果的精确性。于提高神经网络结果的精确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于工业杀菌剂毒性检测的计算机数据分析方法


[0001]本专利技术涉及溶液色谱分析
，具体涉及一种基于工业杀菌剂毒性检测的计算机数据分析方法。

技术介绍

[0002]现有的对工业杀菌剂进行毒性检测是通过对每种组分的浓度进行计算，每种化合物的浓度是否超标，如果超标就认为该可电离杀菌剂不合格，会对人或环境带来潜在毒害影响。但不同化合物的水溶性受到环境温度的影响，因此难以进行准确的测定，且现有技术中往往采用色谱法进行浓度的计算，通过计算实际色谱曲线与标准色谱曲线的余弦相似度来对实际色谱曲线对应的浓度进行估算，但余弦相似度对两个序列中元素的顺序没有要求，即如果两个序列中的元素顺序不同，计算得到的余弦相似度也可能相同，给实际的工业杀菌剂的浓度检测带来较大误差。基于此，本专利提出了一种基于工业杀菌剂毒性检测的计算机数据分析方法，通过实验数据得到不同浓度下各种物质的色谱曲线，结合波段之间的相关性，计算得到与浓度变化的相关性较大的特征波段，进而通过神经网络得到实际可电离杀菌剂的浓度，进而得到其中每种物质的毒性，判断是否超标。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于工业杀菌剂毒性检测的计算机数据分析方法，以解决现有的受到环境温度的影响，因此难以进行准确的测定的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了一种基于工业杀菌剂毒性检测的计算机数据分析方法，该方法包括以下步骤：获取多组不同浓度下可电离杀菌剂标准溶液的色谱序列；根据所有浓度的色普序列获取所有色谱序列的匹配序列，从低浓度到高浓度的匹配序列元素相连，对所有相邻浓度的匹配序列元素相连得到每个离子的时间链，令每个时间链的相邻元素值做差得到每个离子的变化时间链序列，对所有离子的变化时间链序列进行聚类得到多个类别；对每个类别的每个时间链序列构成第一输入向量，根据每个类比的公共因子向量和第一输入向量的特殊因子向量得到每个时间链的公共特征占比；对于每个类别中的所有时间链，将所有时间链中相同位置的元素取出，将所有时间链每一个相同位置的元素组合得到一个元素序列，所有时间链的相同位置的元素组合成多个元素序列，记为每个类别中的多个第二输入向量，根据第二输入向量得到第二输入向量的特殊因子向量，根据第二输入向量的特殊因子向量得到特殊标量序列，根据特殊标量序列与标准浓度序列的余弦相似度以及每个时间链的公共特征占比得到每个时间链的重要程度，根据时间链的重要程度得到特征波段；根据特征波段得到实际可电离杀菌剂的浓度，获取实际可电离杀菌剂有害离子的浓度判断是否具有毒性。
[0004]优选的，所述对所有离子的变化时间链序列进行聚类得到多个类别的方法为：根据得到的所有变化时间链序列，计算任意两个变化时间链序列的余弦相似度，计算每个变化时间链与其余变化时间链的余弦相似度的相似度和，将相似度和排名前十，且任意两个之间的相似度小于0.4的序列作为聚类中心，根据聚类中心利用k
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means聚类算法对所有变化时间链序列进行聚类，聚类时以变化时间链和聚类中心最大的相似度值作为一类，得到多个类别。
[0005]优选的，所述根据每个类比的公共因子向量和第一输入向量的特殊因子向量得到每个时间链的公共特征占比的方法为：对每个类别中的所有第一输入向量进行因子分析得到每个类别的公共因子向量和特殊因子向量，计算每个第一输入向量的公共因子向量的熵值以及每个第一输入向量的特殊因子向量的熵值，令每个输入向量的公共因子向量的熵值比上所述输入向量公共因子向量熵值与特殊因子向量熵值的和得到每个时间链的公共特征占比。
[0006]优选的，所述根据第二输入向量的特殊因子向量得到特殊标量序列的方法为：对于每个类别中的所有第二输入向量通过因子分析得到对应的特殊因子向量，获得每个特殊因子向量的熵值，将得到的所有特殊因子向量的熵值构成的序列为特殊标量序列。
[0007]优选的，所述每个时间链的重要程度计算方法为：式中，表示每个类别中时间链与浓度的相关程度，通过每个类别的特殊标量序列与标准浓度序列的余弦相似度获取，s表示类别中每个时间链的公共特征占比，K可以表示每个时间链，即对应离子的重要程度。
[0008]优选的，所述根据时间链的重要程度得到特征波段的方法为将所有时间链重要程度最高的预设数量个时间链对应离子的波段作为特征波段。
[0009]本专利技术的有益效果是：本专利技术针对传统方法采用余弦相似度计算可电离杀菌剂浓度存在较大误差的问题，首先通过计算DTW匹配得到不同浓度下的各个离子对应关系，有助于减少计算结果的误差，然后通过因子分析提取公共因子，将公共特征占比较大的波段进行保留，有助于保持数据的真实性，避免误差的干扰，将特殊因子变化与浓度变化相关性大的保留波段作为特征波段，特征波段可以表示浓度变化过程中对浓度变化敏感的波段，有助于提高神经网络结果的精确性。
附图说明
[0010]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，下面将对实施例或现有技术描述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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0011]图1为本专利技术的一个实施例所提供一种基于工业杀菌剂毒性检测的计算机数据分析方法的流程示意图；图2为时间链生成图。
具体实施方式
[0012]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在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0013]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种基于工业杀菌剂毒性检测的计算机数据分析方法流程图，该方法包括以下步骤：步骤S001、获取多个不同浓度的杀菌剂标准溶液，采集获得对应的色谱序列。
[0014]传统方法采用余弦相似度对实际色谱曲线的浓度进行估计，但余弦相似度对两个序列中元素的顺序没有要求，即如果两个序列中的元素顺序不同，计算得到的余弦相似度也相同，例如：[1 1 1]与[0.9 1 1]的余弦相似度为a，[1 1 1]与[1 0.9 1]的余弦相似度也为a，但实际色谱曲线中的保留曲线的先后关系不同，表示不同物质，因此余弦相似度计算存在较大误差。
[0015]本实施例的目的是对实际可电离杀菌剂的浓度进行检测，但传统的余弦相似度计算方法一方面由于本身计算方式的限制，在计算色谱序列相似性时存在较大误差，同时由于波段数量较多，其中存在很多对浓度计算起不到作用，甚至增大误差的波段，让这些波段也参与到浓度计算过程中，容易导致计算结果的偏差，因此本专利通过对特征波段进行选取的方式，选择与浓度变化的相关性较大的波段，即特征波段参与到实际可电离杀菌剂的浓度的计算过程中，即得到了良好的初始数据后，有助于提高计算结果的可靠性和精度。
[0016]要对实际的未知浓度的可电离杀菌剂色谱曲线计算得到对应浓度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于工业杀菌剂毒性检测的计算机数据分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取多组不同浓度下可电离杀菌剂标准溶液的色谱序列；根据所有浓度的色普序列获取所有色谱序列的匹配序列，从低浓度到高浓度的匹配序列元素相连，对所有相邻浓度的匹配序列元素相连得到每个离子的时间链，令每个时间链的相邻元素值做差得到每个离子的变化时间链序列，对所有离子的变化时间链序列进行聚类得到多个类别；对每个类别的每个时间链序列构成第一输入向量，根据每个类比的公共因子向量和第一输入向量的特殊因子向量得到每个时间链的公共特征占比；对于每个类别中的所有时间链，将所有时间链中相同位置的元素取出，将所有时间链每一个相同位置的元素组合得到一个元素序列，所有时间链的相同位置的元素组合成多个元素序列，记为每个类别中的多个第二输入向量，根据第二输入向量得到第二输入向量的特殊因子向量，根据第二输入向量的特殊因子向量得到特殊标量序列，根据特殊标量序列与标准浓度序列的余弦相似度以及每个时间链的公共特征占比得到每个时间链的重要程度，根据时间链的重要程度得到特征波段；根据特征波段得到实际可电离杀菌剂的浓度，获取实际可电离杀菌剂有害离子的浓度判断是否具有毒性。2.根据权利要求1所述的一种基于工业杀菌剂毒性检测的计算机数据分析方法，其特征在于，所述对所有离子的变化时间链序列进行聚类得到多个类别的方法为：根据得到的所有变化时间链序列，计算任意两个变化时间链序列的余弦相似度，计算每个变化时间链与其余变化时间链的余弦相似度的相似度和，将相似度和排名前十，且任意两个之间的相似度小于0.4的序列作为聚类中心，根据聚类中心利用k
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【专利技术属性】
技术研发人员：王晨，齐剑，张殿尉，卢恩萍，邹少强，王猛，
申请(专利权)人：河北对外经贸职业学院，
类型：发明
国别省市：