便携式蛋白检测仪及其测试精度分析.pdf

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1、便携式蛋白检测仪及其测试精度分析P01ABLEPROTErNDETECTORANDT}lEANALYSISOFITSTESTlNGPREClSl0N学位授予单位及代码:篮叠堡王盘芏!!Q!竖2学科专业名称及代码:塑壁监士堂fQ8Q!Q12分析》是本人在指导教师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作肴茬名瓣也髀上月丝日长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大

2、学硕士、博士学位论文版权使用规定”,同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博硕士学位论文全文数据库和CNKI系列数据库及其它国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版.允许论文被查阅和借阅。本人授权长春理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索.也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名:—瓣导师签名垫降三月肚R乒蛑9出浓度之间的回归函数模型。其中特征的选择及提取是建模中的难点和关键技术。首先对吸光度曲线进行了降噪预处理和预判假设,数据经过平均值算法进行,平滑处理。然后采用启发方法中的组合选择法对特征变量进行了优化提取,最终得到

3、了优化后的回归模型。利用对数方法对非线性数据进行线性化.采用log(c)进行建模,最终模型的RMSE降低至014左右,相对误差在50%以内,建模预测范围为19-2500miu。蛋白浓度与吸光度数据之间的确定性依赖关系是显著的,但是数据的不确定性也较高.说明需要提高蛋白卡本身的工艺,进一步降低不确定性因素,提高相对定量检测的精度。关键词:特种蛋白质、吸先度、回归模型、特征提取AbstractThls∞perismai砌yusingtlleregressionmethodtoestablishregressionfunotionmodelbetweenthespectrophotometr

4、ydataoftestcardandproteinconcentration0neofthedifficultiesandkeytechnolo州tsthefeatureofelectionandextractioninmodelthgFirstofa11.o他Ⅱ蚰tnoisemducfionandanticipatehypothesisofabsorbencycurvesandprocessdatasmoothlythroughaveragealgorithmThenusingthecombinationselectionmethodofinspirthgmethodtooptimi

5、zeandextra嘶ngthecharacteristicvariablesandfinallygottheoptimizedregressionmodelUsingnonlinearmethodtolinearlzelogarithmdataandthelogfclmodeIfinallytheRMSEofthemodeIlsreducedtoaround01411krelativeerlFor扛within50%Estimatedmodelingrangesfrom19to2500miuTherelationshipsofcerIaintydependeneybetweenpro

6、teinconcentrationandabsorbencydataaresignificant.B12.1theuncerIainiTofthedatalsalsohighnsuggeststhatweshouldtncreasetheteclmologvofproteincarditself.reduceuncertaintyfollllermoreandimprovetheprecisionoftherelativequanthafivedetectionKeyword:Specialprotein.absorbence,regressionmodel,featureextrac

7、tion目录摘要ABSTIi^盯录第一章绪论...⋯...........I,l研究背景及目的意义........12特种蛋白检测仪国内外研究现状.一1.3机器学习及特征选择研究现状...I4本论文的主要研究内容......第二章监督学习中的回归方法.....2.1回归分析...........⋯2.2平均值原理及均方根误差......2.3线性回归..............2.4偏最小二乘回归的特点及应用范围.第三章便携式蛋白检测仪的组成及

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