型作为拟合模型，并采用Levenberg-Marquar化算法对待鉴定细菌对数生长期间的浊度值和与浊度值相对应的时间 进行拟合。用Matl油作为编程语言。
[0032] logistic四参数模型的表达式为：
[0034] y表示浊度值；X表示时间；A康示浊度值y的最小值；A康示浊度值y的最大值； X。为最大生长比率点；P是浊度值增长速率参数。
[0035] 编写MTLAB程序作曲线拟合时，关键点在于模型参数初始值的选取。根据微生物 生长曲线特征，Ai、Az的初始值采用均值法求得，x0、p的初始值采用局部平滑线性拟合法求 得。Al的初始值由延滞期数据提供，取延滞期数据前10点做均值处理，得到Al初始值。Az 初始值由稳定期数据提供，通过生长曲线末尾数据取10点做均值计算，求得Az初始值。
[0036] 在该模型初始值估计中，由于生长期对生长鉴定是最有价值的特征，所WX。的估 计尤其重要。因此我们采用最小二乘法原理局部平滑线性拟合法对X。进行初始值估计。
[0037] 最小二乘法为通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配，使得求得的数 据与实际数据之间误差的平方和为最小。数据拟合具体做法：研究变量X与y之间的关系 时，通常可W得到一系列成对的数据（(xi，yi)，（X2，y2)……（Xm，ym));将运些数据描绘在x-y 直角坐标系中，发现运些点在一条直线附近，直线模型如下：
[0038] y=a+bx(1)
[0039] 其中：a、b是任意实数。
[0041] 其中，y'为实际值，y为计算值，m为数据的个数，基于最小二乘法原理，r最小时 为优化判据。 阳0创把式（1)代入巧中得：
[0043]
(2) W44] 当最小时，可用函数矿对a、b求偏导数，令运两个偏导数等于零得到。
(3) (4)
[0047]由式（3)、和式（4)得出：
C5) 巧)
[0050] 将式（5)和式（6)代入式（1)即可得到式（1)的表达式。
[0051] 对数据预处理，进行数据局部平滑，再进行线性拟合处理。对数据做最小二乘法线 性拟合时，根据线性回归分析公式（1)可得出b值；根据微生物生长曲线特征，结合ORIGIN 很好拟合Logistic四参数模型，得到的拟合出的模型特征值X。。比较不同孔分别求出的运 两个值，发现X。值是等于b值最大值点位置与局部拟合的点数的中位数之间的差。
[0052] 待鉴定细菌的延滞期由X。点的切线与时间轴相交得到的=角形求得。然后进入 步骤S6。
[0053] 步骤S6,判断部将待鉴定细菌的生长曲线与标准库中的标准生长曲线进行比较。
[0054] 如果标准库中某种已知细菌在某个解育孔为阳性孔或者阴性孔，则将带鉴定细菌 该解育孔的生长曲线与标准曲线进行比较。
[0055] 如果标准库中某种已知细菌在某个解育孔为不稳定孔，则将待鉴定细菌该解育孔 的生长曲线，分别与该解育孔的阳性标准生长曲线和阴性标准生长曲线分别进行比较，如 果生长曲线与阳性标准生长曲线的相似度大于与阴性生长曲线的相似度，则该解育孔为阳 性孔，取与阳性标准生长曲线的相似度，否则取阴性标准生长曲线的相似度。
[0056] 如果待鉴定细菌在某解育孔的生长曲线与已知细菌的生长曲线在该解育孔的标 准生长曲线之间的相似度大于97%时，则待鉴定细菌的该解育孔与已知细菌的该解育孔相 匹配。48个解育孔中相匹配的解育孔的数量达到97%W上时说明带鉴定细菌即为该已知 细困。
[0057] 如果，待鉴定细菌与标准数据库中的所有已知细菌均不匹配，则待鉴定细菌不是 标准数据库中任一细菌，计算部将此待鉴定细菌的生长曲线存储与标准数据库中。
[0058] 实施例的作用与效果
[0059] 根据本实施例所设及的细菌鉴定方法，因为相机与计算部连接，能够将相机采集 到的灰度数据及时处理，因此，计算部接收到相机采集的灰度数据随时间的延长，变化在预 定阔值内时，计算部即可控制相机停止采集，并且将灰度值转换为浊度值，曲线生成部将浊 度值与时间利用logistic四参数模型生成生长曲线，判断部将生长曲线与标准库中的生 长曲线进行比较从而鉴定出细菌的种类，因此，本发明的细菌鉴定方法采用细菌对数生长 期的生长曲线对待鉴定细菌进行鉴定，缩短了鉴定的时间，鉴定的准确度高，并且操作简 单，方便。
[0060] 上述实施方式为本发明的优选案例，并不用来限制本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种细菌鉴定方法，利用已知细菌的生长曲线鉴定待鉴定细菌的种类，其特征在于， 包括以下步骤： 步骤1，建立包含多个已知细菌的标准生长曲线的标准数据库； 步骤2,将所述待鉴定细菌分别放入复数个孵育孔内进行培养； 步骤3,设定预定的时间间隔，用相机根据所述时间间隔分别采集所述复数个孵育孔内 包含所述待鉴定细菌的菌液的实时的灰度值； 步骤4,计算部根据所述灰度值基于预定规则得到所述复数个孵育孔内所述菌液的浊 度值，并根据所述浊度值控制所述相机停止采集； 步骤5,曲线生成部选取所述待鉴定细菌在对数生长期间的所述浊度值和与所述浊度 值相对应的时间并根据logistic四参数模型分别做出所述待鉴定细菌在每个所述孵育孔 的生长曲线； 步骤6,判断部将每个孵育孔的所述生长曲线与相对应孵育孔的所述标准生长曲线进 行比较从而鉴定出所述待鉴定细菌的种类。2. 根据权利要求1所述的细菌鉴定方法，其特征在于： 其中，所述标准生长曲线是将所述已知细菌放入多组所述复数个孵育孔进行培养，从 而在相应的所述孵育孔内得到多组待定生长曲线，将所述多组待定生长曲线取平均值得到 所述标准生长曲线。3. 根据权利要求1所述的细菌鉴定方法，其特征在于： 其中，所述相机为CCD相机，与所述计算部相连接，能够实时采集所述复数个孵育孔的 所述灰度值，并将所述灰度值传送到所述计算部进行处理。4. 根据权利要求1所述的细菌鉴定方法，其特征在于： 其中，所述曲线生成部采用logistic四参数模型为拟合模型，并利用 Lewenberg-Marquardt算法将所述池度值与时间进行拟合从而得到所述生长曲线， logistic四参数模型的表达式为：y表示浊度值；X表示时间M1表示浊度值y的最小值；A 2表示浊度值y的最大值；X。为 最大生长比率点；P是浊度值增长速率参数。5. 根据权利要求4所述的细菌鉴定方法，其特征在于： 其中，所述logistic四参数模型的初始值4、A2采用平均值法求得，X。采用最小二乘 法进行局部平滑线性拟合发求得。6. 根据权利要求5所述的细菌鉴定方法，其特征在于： 其中，所述待鉴定细菌的延滞期由所述^点的切线与时间轴相交得到的三角形求得。
【专利摘要】本发明提供了一种细菌鉴定方法，因为相机与计算部连接，能够将相机采集到的灰度数据及时处理，因此，计算部接收到相机采集的灰度数据随时间的延长，变化在预定阈值内时，计算部即可控制相机停止采集，并且将灰度值转换为浊度值，曲线生成部将浊度值与时间曲利用logistic四参数模型生成生长曲线，判断部将生长曲线与标准库中的生长曲线进行比较从而鉴定出细菌的种类，因此，本发明的细菌鉴定方法采用细菌对数生长期的生长曲线对待鉴定细菌进行鉴定，缩短了鉴定的时间，鉴定的准确度高，并且操作简单，方便。
【IPC分类】C12Q1/04
【公开号】CN105219834
【申请号】CN201510690661
【发明人】张绍康, 林勇, 祖秋雨, 刘湘琼
【申请人】上海理工大学
【公开日】2016年1月6日
【申请日】2015年10月22日