便携式蛋白检测仪及其测试精度分析

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本文主要在有监督学习的方法下利用回归方法建立了检测卡的吸光度数据与蛋白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0.14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。
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