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公开(公告)号:CN114239399B
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202111546557.1
申请日:2021-12-17
Applicant: 青岛理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明公布了一种基于条件变分自编码的光谱数据增强方法,主要包括以下四个步骤:步骤一:预处理收集的历史数据;步骤二:训练条件变分自动编码器以生成虚拟样本;步骤三:训练半监督阶梯网络以构建标定模型;步骤四:使用半监督阶梯网络构建的标定模型在线检测组分含量。本发明中条件变分自动编码器旨在生成与组分浓度相同分布的虚拟光谱,以增强训练集,便于开发标定模型,为了使用生成的虚拟光谱进行建模,使用了一种基于半监督阶梯网络的回归学习模型;该方法将生成的虚拟未标记光谱与真实标记样本相结合,能够确保生成的虚拟光谱和实际标记的光谱分布相同,确保了半监督学习的有效性。
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公开(公告)号:CN108334745A
公开(公告)日:2018-07-27
申请号:CN201810225006.7
申请日:2018-03-19
Applicant: 青岛理工大学
IPC: G06F19/12
Abstract: 本发明涉及一种聚合酶链反应过程非线性混杂系统建模方法,所述方法针对PCR酶促反应体系的变性阶段、退火阶段和延伸阶段进行建模,建立带有参数v的非线性混杂系统P,这个模型是DNA反应液内的各组分相互作用的DNA聚合酶链反应模型P,其以为模板DNA的浓度、引物的浓度、DNA聚合酶的浓度、聚合酶的激活剂Mg2+的浓度等为状态变量的非线性方程,本发明用数理方程描述这个复杂多变的反应动态过程,建立的模型实用性强,满足对DNA扩增过程的研究需求。
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