[发明专利]基于稀疏自编码神经网络的荧光免疫层析检测方法及装置有效
申请号: | 201710646398.X | 申请日: | 2017-08-01 |
公开(公告)号: | CN107228942B | 公开(公告)日: | 2018-10-30 |
发明(设计)人: | 姜海燕;陈建国;杜民;李玉榕 | 申请(专利权)人: | 福州大学 |
主分类号: | G01N33/558 | 分类号: | G01N33/558;G01N33/533;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人: | 蔡学俊 |
地址: | 350116 福建省福州市*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于稀疏自编码神经网络的荧光免疫层析检测方法及装置。该装置包括光电信号检测单元、机械扫描单元、STM32微处理器控制单元及建立有荧光检测稀疏自编码神经网络模块和荧光免疫层析检测数据数据库的计算机;机械扫描单元控制荧光试条的移动,光电信号检测单元检测荧光试条在移动中的荧光强度变化,并转换为电信号数据,而后经由STM32微处理器控制单元传输给计算机进行滤波处理消除包括基线的背景干扰,通过荧光检测稀疏自编码神经网络模块和荧光免疫层析检测数据数据库进行数据分析,获得荧光免疫层析检测结果。本发明避免了对检测数据的特征值提取,可以直接根据检测数据,通过分层的方式学习数据的特征表示,提高荧光免疫层析检测效果。 | ||
搜索关键词: | 基于 稀疏 编码 神经网络 荧光 免疫 层析 检测 方法 装置 | ||
【主权项】:
1.一种基于稀疏自编码神经网络的荧光免疫层析检测方法,其特征在于:包括如下步骤,S1、采集荧光层析试条检测数据及检测结果作为训练数据,建立多层的深度稀疏自编码神经网络模型,采用训练数据对网络模型进行训练;S2、将荧光试条放入荧光免疫层析试条检测装置的移动平台,由步进电机驱动移动平台的前后移动,同时光电检测模块将荧光强度变化转换成电信号数据;S3、采集步骤S2转换的电信号数据,并将采集到的电信号数据传送到计算机,进行滤波处理消除包括基线的背景干扰;S4、将采集到的电信号数据作为步骤S1建立的深度稀疏自编码神经网络模型的输入;S5、采用深度稀疏自编码神经网络模型进行数据分析与处理,得到荧光免疫层析检测结果;所述步骤S1中,建立的深度稀疏自编码神经网络模型,其激活函数采用sigmoid函数f(z)=1/(1+e^(‑z)),为实现稀疏性限制,其代价目标函数为:
其中,W,b是神经网络模型参数,m是样本例数,hw,b(xi)是第i组样本神经网络输出层的输出值,yi是第i组样本对应输出值;β是控制稀疏性限制惩罚项的系数,ρ是稀疏值,
是隐藏神经元j的平均激活值,s2是隐藏层中隐藏神经元的数量,
是ρ与
间的相对熵;所述ρ取0.05。
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