一种检测试剂盒质量检测数据处理方法技术

本申请涉及数据处理领域，提供一种检测试剂盒质量检测数据处理方法，包括：以采集间隔时间T，采集次数M采集N个试剂盒的检测参数序列，所述检测参数序列包括多个子序列，基于每一子序列的分布情况确定每一子序列的分辨系数；其中，所述分辨系数与分布离散指数负相关，所述分布离散指数用于表征子序列的分布情况；基于每一子序列的分辨系数对子序列进行处理，从而得到所述子序列对应的融合特征序列；基于所述融合特征序列进行异常检测。该方法使得试剂盒的质量检测更为精准，检测效率高。检测效率高。检测效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种检测试剂盒质量检测数据处理方法


[0001]本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种检测试剂盒质量检测数据处理方法。

技术介绍

[0002]传统检测病毒的方法通常是通过检测仪器与医护人员操作实现对病毒的检测与患者病情的诊断，但这种方法操作难度高、难以完成大批量检测，而抗原检测试剂盒能够简单快捷的实现对病毒的检测，解决了难以大批量检测的问题。
[0003]由于检测试剂盒在病毒检测方面的重要性，对其质量检测标准更为严格，传统检测试剂盒方法有基于频率的异常检测算法如HBOS算法，但要求各测量指标之间无相关性，否则检测结果可能出现一定误差；有基于统计模型的异常检测算法，检测速度快，模型简单，适用于高维数据，但需要预先知道数据的分布形态；有基于局部密度的异常检测算法，能够处理不规则形状的数据异常，但对于高维数据的计算复杂度较高。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种检测试剂盒质量检测数据处理方法，该方法使得试剂盒的质量检测更为精准，检测效率高。
[0005]第一方面，本申请提供一种检测试剂盒质量检测数据处理方法，包括：以采集间隔时间T，采集次数M采集N个试剂盒的检测参数序列，所述检测参数序列包括多个子序列；基于每一子序列的分布情况确定每一子序列的分辨系数；其中，所述分辨系数与分布离散指数负相关，所述分布离散指数用于表征子序列的分布情况；基于每一子序列的分辨系数对子序列进行处理，从而得到所述子序列对应的融合特征序列；基于所述融合特征序列进行异常检测。
[0006]在一可选实施例中，所述检测参数序列包括：酸碱度组成的子序列、微生物污染物浓度组成的子序列和化学污染物浓度组成的子序列。
[0007]在一可选实施例中，基于每一子序列的分布情况确定每一子序列的分辨系数，包括：确定所述检测参数序列中每一子序列的分布离散指数，所述每一子序列的分布离散指数表征所述检测参数序列的离散程度；基于每一子序列的分布离散指数计算每一子序列的分辨系数。
[0008]在一可选实施例中，确定所述检测参数序列中每一子序列的分布离散指数，包括：基于子序列中每一元素与子序列的序列均值之间的差异、子序列中相邻元素之间的差异、子序列中元素的数量计算子序列的分布离散指数；其中，子序列中每一元素与子序列的序列均值之间的差异越大，子序列中相邻元素之间的差异越大，则子序列的分布离散指数越大，子序列中数据分布越离散。
[0009]在一可选实施例中，所述子序列的分布离散指数的计算方式为：所述子序列的分布离散指数的计算方式为：表示第k个子序列的分布离散指数，表示第k个子序列的序列中元素的数量，表示第k个子序列中第i个元素的值，表示第k个子序列的序列均值；表示第k个子序列中第i个元素与第k个子序列的序列均值之间的差异，表示第k个子序列中相邻的第i个元素、第i+1个元素之间的差异。
[0010]在一可选实施例中，基于每一子序列的分布离散指数计算每一子序列的分辨系数，包括：基于子序列中每一元素与子序列的序列均值之间的差异、子序列的极差计算距离中心熵；基于所述距离中心熵、子序列的分布离散指数计算子序列的分辨系数。
[0011]在一可选实施例中，基于子序列中每一元素与子序列的序列均值之间的差异、子序列的极差计算距离中心熵，包括：其中，表示距离中心熵，表示第k个子序列中第i个元素与第k个子序列的序列均值之间的差异，表示第k个子序列中第i个元素的值，表示第k个子序列的序列均值，表示第k个子序列的极差，表示第k个子序列的序列中元素的数量。
[0012]在一可选实施例中，基于所述距离中心熵、子序列的分布离散指数计算子序列的分辨系数，包括：包括：表示第k个子序列的分辨系数，K表示子序列的数量，表示第k个子序列的分布离散指数，表示距离中心熵。
[0013]在一可选实施例中，基于每一子序列的分辨系数对子序列进行处理，从而得到所述子序列对应的融合特征序列，包括：计算参考序列中每一元素与子序列中每一元素的差值，得到差值绝对值的最小值中的最小值，和差值绝对值的最大值中的最大值；基于差值绝对值的最小值中的最小值、差值绝对值的最大值中的最大值、参考序列中每一元素与子序列中每一元素的差值和子序列的分辨系数计算子序列中每一元素与参考序列中每一元素的灰色关联系数，将计算得到的灰色关联系数作为子序列中各影响因素的权重；基于子序列中各影响因素的权重对子序列中每一元素进行数据融合，从而得到检测参数序列中每一子序列的融合特征序列。
[0014]在一可选实施例中，基于所述融合特征序列进行异常检测，包括：利用异常检测算法确定子序列的融合特征序列中每一融合特征的异常得分；将异常得分大于或等于阈值的融合特征对应的试剂盒确定为质量不合格产品。
[0015]本申请的有益效果，区别于现有技术，本申请的检测试剂盒质量检测数据处理方法，包括：以采集间隔时间T，采集次数M采集N个试剂盒的检测参数序列，所述检测参数序列包括多个子序列，基于每一子序列的分布情况确定每一子序列的分辨系数；其中，所述分辨系数与分布离散指数负相关，所述分布离散指数用于表征子序列的分布情况；基于每一子序列的分辨系数对子序列进行处理，从而得到所述子序列对应的融合特征序列；基于所述融合特征序列进行异常检测。该方法使得试剂盒的质量检测更为精准，检测效率高。
附图说明
[0016]图1为本专利技术检测试剂盒质量检测数据处理方法的一实施例的流程示意图。
具体实施方式
[0017]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
[0018]下面结合附图和实施例对本申请进行详细的说明。
[0019]请参见图1，图1为本专利技术检测试剂盒质量检测数据处理方法的一实施例的流程示意图，具体包括：步骤S11：以采集间隔时间T，采集次数M采集N个试剂盒的检测参数序列，所述检测参数序列包括多个子序列。
[0020]在一实施例中，检测参数序列包括：酸碱度组成的子序列、微生物污染物浓度组成的子序列和化学污染物浓度组成的子序列。
[0021]具体的，通过pH计获取检测试剂盒的酸碱度，通过色谱分析技术得到检测试剂盒的微生物污染物浓度与化学污染物浓度，本专利技术中选取的微生物污染物为沙门氏菌，所测微生物污染物浓度即为沙门氏菌浓度，选取的化学污染物为重金属汞，所测化学污染物浓度即为重金属汞的浓度。通过上述方法采集数据，记采集间隔为T(通常取经验值15min)，采集检测试剂盒数量为N(通常取经验值500)，每个检测试剂盒采集数据次数为M(通常取经验值5)，从而得到酸碱度组成的子序列、微生物污染物浓度组成的子序列和化学污染物浓度组成的子序列。酸碱度组成的子序列、微生物污染物浓度组成的子序列和化学污染物浓度组成的子序列组成检测参数序列。
[0022]由于采集的数据可能含本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种检测试剂盒质量检测数据处理方法，其特征在于，包括：以采集间隔时间T，采集次数M采集N个试剂盒的检测参数序列，所述检测参数序列包括多个子序列；基于每一子序列的分布情况确定每一子序列的分辨系数；其中，所述分辨系数与分布离散指数负相关，所述分布离散指数用于表征子序列的分布情况；基于每一子序列的分辨系数对子序列进行处理，从而得到所述子序列对应的融合特征序列；基于所述融合特征序列进行异常检测。2.根据权利要求1所述的一种检测试剂盒质量检测数据处理方法，其特征在于，所述检测参数序列包括：酸碱度组成的子序列、微生物污染物浓度组成的子序列和化学污染物浓度组成的子序列。3.根据权利要求1所述的一种检测试剂盒质量检测数据处理方法，其特征在于，基于每一子序列的分布情况确定每一子序列的分辨系数，包括：确定所述检测参数序列中每一子序列的分布离散指数，所述每一子序列的分布离散指数表征所述检测参数序列的离散程度；基于每一子序列的分布离散指数计算每一子序列的分辨系数。4.根据权利要求3所述的一种检测试剂盒质量检测数据处理方法，其特征在于，确定所述检测参数序列中每一子序列的分布离散指数，包括：基于子序列中每一元素与子序列的序列均值之间的差异、子序列中相邻元素之间的差异、子序列中元素的数量计算子序列的分布离散指数；其中，子序列中每一元素与子序列的序列均值之间的差异越大，子序列中相邻元素之间的差异越大，则子序列的分布离散指数越大，子序列中数据分布越离散。5.根据权利要求4所述的一种检测试剂盒质量检测数据处理方法，其特征在于，所述子序列的分布离散指数的计算方式为：序列的分布离散指数的计算方式为：表示第k个子序列的分布离散指数，表示第k个子序列的序列中元素的数量，表示第k个子序列中第i个元素的值，表示第k个子序列的序列均值；表示第k个子序列中第i个元素与第k个子序列的序列均值之间的差异，表示第k个子序列中相邻的第i个元素、第i+1个元素之间的差异。6.根据权利要求3所述的一种检测试剂盒质量检测数据处理方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱双井，
申请(专利权)人：北京安图生物工程有限公司，
类型：发明
国别省市：