一种检测试剂盒质量检测数据处理方法与流程

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。

背景技术：

1、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。

2、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

1、本发明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。

2、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：

3、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；

4、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；

5、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；

6、基于所述融合特征序列进行异常检测。

7、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。

8、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：

9、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；

10、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。

11、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：

12、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；

13、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。

14、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：

15、

16、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。

17、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：

18、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；

19、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。

20、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：

21、

22、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。

23、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：

24、

25、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。

26、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：

27、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；

28、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；

29、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。

30、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：

31、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；

32、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。

33、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。

技术特征：

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：

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：

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：

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：

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，其特征在于，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：

7.根据权利要求6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：

8.根据权利要求6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：

9.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：

10.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，基于所述融合特征序列进行异常检测，包括：

技术总结
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。

技术研发人员：朱双井
受保护的技术使用者：北京安图生物工程有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14