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申请/专利权人：安图实验仪器(郑州)有限公司
摘要：本发明公开了一种免疫设备样本针空吸故障识别方法，解决了免疫设备样本针空吸故障的识别问题。在识别空吸故障时，利用大数据算法，通过聚类分析进行特征筛选，除了结合样本针抽样压力值及阈值进行空吸判断外，还增加了样本针脉冲、压力方差、最大值、最小值、不同的测试项目等判断特征，建立样本针空吸判断模型，提高样本针空吸故障的识别准确率。同时本申请还支持再训练功能，能够不断的提升模型的识别准确性。
主权项：1.一种免疫设备样本针空吸故障识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取免疫设备所在地域季节数据、控制机测试数据、控制机测试参数、远程测试数据、抽样压力数据、样本试剂液面高度数据；S2，基于免疫设备检测业务要求、数据缺失率、方差分析、相关性分析剔除不可用数据；S3，使用kmeans++算法对可用数据进行聚类分析，确定对判断样本针空吸故障具有明显特异性的数据；S4，对筛选出的特异性数据进行分组打标，采用监督学习算法进行学习训练、验证，获得样本针空吸故障识别模型；S5，利用所述样本针空吸故障识别模型判断样本针空吸故障；所述控制机测试数据包括压力传感器电压；所述控制机测试参数包括取样泵加样量、样本针压力阈值；所述样本试剂液面高度数据包括样本脉冲差值、试剂脉冲差值；所述抽样压力数据包括抽样压力最大值、最小值、均值、峰度、偏度、中位数；所述远程测试数据包括检测项目编号、最近一次上门服务距今天数、最近一次上门服务距今测试量；所述具有明显特异性的数据包括抽样压力最大值、抽样压力平均值、抽样压力最小值、抽样压力中位数、抽样压力方差、压力传感器电压、检测项目编号、样本脉冲差值；所述对筛选出的特异性数据进行分组包括按照加样量分组、按样本液是否稀释分组、按免疫设备自带的空吸判断算法分组。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安图实验仪器(郑州)有限公司 免疫设备样本针空吸故障识别方法
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