公开(公告)号：CN115629056A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211369684.3

申请日：2022-11-03

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 赵志方 ,  王茜蒨

IPC: G01N21/71 ,  G01N1/28 ,  G06F30/27 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种发炎血清LIBS光谱诊断模型的建立方法，属于光谱探测技术领域。本发明解决在发炎血清诊断过程中速度慢、流程繁琐、技术要求高的难题，使用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术首次实现发炎血清的准确、快速检测。按照每个个体划分训练‑测试集的LIBS光谱，使用Wilcoxon检验排除差异显著的训练‑测试集，从其余训练‑测试集中随机选择若干组，建立反向传播神经网络(BPNN)模型，并评估发炎血清的识别效果。针对识别效果最好的训练‑测试集，使用多元散射校正(MSC)对光谱数据进行预处理。将最优特征应用于其他训练‑测试集，重新建立MSC‑MIV‑BPNN模型，并验证模型的血清识别效果。

公开(公告)号：CN115165845A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210672670.2

申请日：2022-06-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 赵志方 ,  王茜蒨

IPC: G01N21/71 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种发炎血清LIBS光谱诊断模型的建立方法，属于光谱探测技术领域。本发明的方法使用Wilcoxon检验排除差异显著的训练测试集，使用MSC‑MIV‑BPNN模型准确稳定识别发炎血清，使用LIBS技术首次实现了发炎血清的检测，使用按照样本划分训练集和测试集的方法，结合Wilcoxon检验排除差异显著的训练测试集，更贴近于真实检测，检测时间0.7s更快，准确率可达91.00％更加准确。