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摘要：本发明涉及锥形束X射线综合标定领域，尤其涉及一种基于线性回归的锥形束X射线数据标定处理方法，包括：利用锥形束X射线建立锥形束X射线的综合运行数据；利用所述锥形束X射线的综合运行数据基于线性回归建立锥形束X射线的运行数据偏离识别模型；根据所述锥形束X射线与锥形束X射线的运行数据偏离识别模型获取运行数据偏离识别结果；利用所述运行数据偏离识别结果得到锥形束X射线数据标定处理结果，提升了锥形束X射线标定数据的精确高效分析处理，结合X射线涉及硬件相关，方案内的实施自优化与方案异常的输出同步进行，在异常状态等情况下，保证标定数据稳定输出的同时，快速自调整以适应方案实施场景。

主权项：1.一种基于线性回归的锥形束X射线数据标定处理方法，其特征在于，包括：S1、利用锥形束X射线建立锥形束X射线的综合运行数据；S1-1、获取锥形束X射线与锥形束X射线的基础运行参数数据；S1-2、根据所述锥形束X射线的基础运行参数数据获取对应历史锥形束X射线测量数据集合；S1-3、利用所述基础运行参数数据对历史锥形束X射线测量数据集合进行筛选处理得到历史锥形束X射线测量数据集合的筛选处理结果；S1-4、利用所述筛选处理结果作为锥形束X射线的综合运行数据；其中，所述基础运行参数数据为锥形束X射线的锥形角度与射线频率；S2、利用所述锥形束X射线的综合运行数据基于线性回归建立锥形束X射线的运行数据偏离识别模型；S2-1、利用所述锥形束X射线的综合运行数据对应一致性数据集合划分正向数据训练集与正向数据验证集；S2-2、利用所述正向数据训练集与正向数据验证集分别建立正向基础运行参数数据训练集与正向基础运行参数数据验证集；S2-3、利用所述正向数据训练集与正向基础运行参数数据训练集作为输入，以状态正常作为输出，所述正向基础运行参数数据训练集对应基础运行参数数据种类建立模型梯度，基于线性回归进行训练得到基础正向输出模型；S2-4、利用所述正向数据验证集与正向基础运行参数数据验证集输入基础正向输出模型得到基础正向输出模型的验证结果；S2-5、判断基础正向输出模型的验证结果是否全部为正常，若是，则保留当前基础正向输出模型，否则，获取验证结果不为正常的正向数据验证集与正向基础运行参数数据验证集分别加入正向数据训练集与正向基础运行参数数据训练集，并返回S2-3；S2-6、利用所述锥形束X射线的综合运行数据对应非一致性数据集合划分负向数据训练集与负向数据验证集；S2-7、利用所述负向数据训练集与负向数据验证集分别建立负向基础运行参数数据训练集与负向基础运行参数数据验证集；S2-8、利用所述负向数据训练集与负向基础运行参数数据训练集作为输入，以状态异常作为输出，所述负向基础运行参数数据训练集对应基础运行参数数据种类建立模型梯度，基于线性回归进行训练得到基础负向输出模型；S2-9、利用所述负向数据验证集与负向基础运行参数数据验证集输入基础负向输出模型得到基础负向输出模型的验证结果；S2-10、判断基础负向输出模型的验证结果是否全部为异常，若是，则保留当前基础负向输出模型，否则，获取验证结果不为异常的负向数据验证集与负向基础运行参数数据验证集分别加入负向数据训练集与负向基础运行参数数据训练集，并返回S2-8；S2-11、利用所述基础正向输出模型与基础负向输出模型合并作为锥形束X射线的运行数据偏离识别模型；其中，所述正向数据训练集为一致性数据集合的80%子集，正向数据验证集为一致性数据集合的20%子集，负向数据训练集为非一致性数据集合的80%子集，负向数据验证集为非一致性数据集合的20%子集；S3、根据所述锥形束X射线与锥形束X射线的运行数据偏离识别模型获取运行数据偏离识别结果；S3-1、利用所述锥形束X射线输入锥形束X射线的运行数据偏离识别模型得到锥形束X射线的运行数据偏离识别结果；S3-2、利用所述锥形束X射线的运行数据偏离识别结果对锥形束X射线进行特征比对处理得到锥形束X射线的特征比对处理结果；S3-3、利用所述锥形束X射线的运行数据偏离识别结果对锥形束X射线的运行数据偏离识别模型进行过拟合验证处理得到锥形束X射线的运行数据偏离识别模型的过拟合验证处理结果；S3-4、利用所述特征比对处理结果与过拟合验证处理结果作为运行数据偏离识别结果；S4、利用所述运行数据偏离识别结果得到锥形束X射线数据标定处理结果；S4-1、根据所述运行数据偏离识别结果的特征比对处理结果进行锥形束X射线测量数据调整处理得到锥形束X射线测量数据调整处理结果；S4-2、根据所述运行数据偏离识别结果的过拟合验证处理结果进行锥形束X射线测量数据补偿处理得到锥形束X射线测量数据补偿处理结果；S4-3、利用所述锥形束X射线测量数据调整处理结果与锥形束X射线测量数据补偿处理结果作为锥形束X射线数据标定处理结果。

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