本發(fā)明涉及檢測(cè)，更具體地說(shuō)，本發(fā)明涉及一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法。
背景技術(shù)：
1、現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)室為了完成實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)和信息的收集、分析、報(bào)告和管理，常用采用lims(laboratory?information?management?system，實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng))進(jìn)行智能化的管理。lims基于計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)，專(zhuān)門(mén)針對(duì)一個(gè)實(shí)驗(yàn)室的整體環(huán)境而設(shè)計(jì)，是一個(gè)包括了信號(hào)采集設(shè)備、數(shù)據(jù)通訊軟件、數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件在內(nèi)的高效集成系統(tǒng)。以實(shí)驗(yàn)室為中心，將實(shí)驗(yàn)室的業(yè)務(wù)流程、環(huán)境、人員、儀器設(shè)備、標(biāo)物標(biāo)液、化學(xué)試劑、標(biāo)準(zhǔn)方法、圖書(shū)資料、文件記錄、科研管理、項(xiàng)目管理、客戶(hù)管理等等因素有機(jī)結(jié)合。
2、目前常見(jiàn)的lims系統(tǒng)，當(dāng)檢驗(yàn)項(xiàng)目采用多板多孔的檢測(cè)方式產(chǎn)生多組檢測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，檢測(cè)結(jié)果需要人工進(jìn)行處理。檢測(cè)結(jié)果人工處理增加了檢驗(yàn)員的工作量和偏差發(fā)生的概率，檢測(cè)結(jié)果處理不及時(shí)可能造成檢測(cè)報(bào)告簽發(fā)延期，因此，現(xiàn)有的多板多孔檢測(cè)結(jié)果處理方法使得檢測(cè)效率低，檢測(cè)容易出現(xiàn)偏差。
3、因此，現(xiàn)提出一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明提供一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，該數(shù)據(jù)處理方法包括以下步驟：
3、s1：數(shù)據(jù)采集，利用lims系統(tǒng)采集傳感器數(shù)據(jù)或其他檢測(cè)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可處理的形式；
4、s2：數(shù)據(jù)清洗，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除異常值、缺失值等不合理的數(shù)據(jù)；
5、s3：數(shù)據(jù)分析，對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用的信息；
6、s4：模型建立：根據(jù)分析結(jié)果，建立相應(yīng)的模型，用于預(yù)測(cè)或分類(lèi)；
7、s5：模型評(píng)估：對(duì)建立的模型進(jìn)行評(píng)估，檢查其準(zhǔn)確性和可靠性；
8、s6：結(jié)果展示：將處理后的數(shù)據(jù)和模型結(jié)果以可視化的形式展示出來(lái)，以便用戶(hù)查看和分析。
9、優(yōu)選地，所述s2中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗后，需要對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合處理的格式。
10、優(yōu)選地，所述s3中根據(jù)具體任務(wù)需求，對(duì)有用的特征進(jìn)行提取，例如從圖像中提取目標(biāo)物體的位置、從文本中提取關(guān)鍵詞。
11、優(yōu)選地，根據(jù)所述提取的特征進(jìn)行歸一化處理，使得不同尺度的數(shù)據(jù)具有可比性，例如將溫度值歸一化到0～1范圍內(nèi)。
12、優(yōu)選地，所述s3中提取的特征數(shù)據(jù)中內(nèi)含有的高維數(shù)據(jù)使用降維方法，如主成分分析(pca)、線性判別分析(lda)等進(jìn)行降維處理，減少數(shù)據(jù)的維度，提高數(shù)據(jù)處理效率。
13、優(yōu)選地，所述s4中模型建立的步驟為：確定預(yù)測(cè)或分類(lèi)目標(biāo):根據(jù)分析結(jié)果，確定需要預(yù)測(cè)或分類(lèi)的目標(biāo)、選擇模型類(lèi)型、劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集、特征提取和選擇、模型訓(xùn)練和調(diào)參、模型評(píng)估和驗(yàn)證、應(yīng)用模型。
14、優(yōu)選地，在所述選擇模型類(lèi)型時(shí)根據(jù)預(yù)測(cè)或分類(lèi)目標(biāo)，選擇合適的模型類(lèi)型，所述模型類(lèi)型可以為邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹(shù)的分類(lèi)模型，或者隨機(jī)森林、梯度提升樹(shù)的回歸模型。
15、優(yōu)選地，所述劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集時(shí)，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，用于對(duì)建立的模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，測(cè)試集用于評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。
16、優(yōu)選地，所述模型訓(xùn)練和調(diào)參，通過(guò)訓(xùn)練集對(duì)建立的模型進(jìn)行訓(xùn)練，并進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，用于提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。
17、優(yōu)選地，在所述模型評(píng)估和驗(yàn)證中，使用測(cè)試集對(duì)建立的模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，檢查模型的預(yù)測(cè)或分類(lèi)準(zhǔn)確率和泛化能力。
18、本發(fā)明提供的一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法具有以下有益效果：
19、提高數(shù)據(jù)精度和可靠性：通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)分析等方法，可以清洗掉數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值等干擾因素，從而提高數(shù)據(jù)的精度和可靠性。
20、提高數(shù)據(jù)處理效率：lims系統(tǒng)可以將數(shù)據(jù)處理任務(wù)分配到多臺(tái)計(jì)算機(jī)上并行處理，從而大大提高數(shù)據(jù)處理效率。
21、便于數(shù)據(jù)管理和分析：lims系統(tǒng)可以將數(shù)據(jù)以標(biāo)準(zhǔn)化格式存儲(chǔ)在云端服務(wù)器中，方便用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和分析。
22、支持多設(shè)備數(shù)據(jù)采集：lims系統(tǒng)支持多種類(lèi)型的傳感器和設(shè)備數(shù)據(jù)采集，可以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。
23、便于數(shù)據(jù)共享和協(xié)作：lims系統(tǒng)可以將數(shù)據(jù)以云端形式存儲(chǔ)，方便多個(gè)用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享和協(xié)作。
1.一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：該數(shù)據(jù)處理方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述s2中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗后，需要對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合處理的格式。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述s3中根據(jù)具體任務(wù)需求，對(duì)有用的特征進(jìn)行提取，例如從圖像中提取目標(biāo)物體的位置、從文本中提取關(guān)鍵詞。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：根據(jù)所述提取的特征進(jìn)行歸一化處理，使得不同尺度的數(shù)據(jù)具有可比性，例如將溫度值歸一化到0～1范圍內(nèi)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述s3中提取的特征數(shù)據(jù)中內(nèi)含有的高維數(shù)據(jù)使用降維方法，如主成分分析(pca)、線性判別分析(lda)等進(jìn)行降維處理，減少數(shù)據(jù)的維度，提高數(shù)據(jù)處理效率。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述s4中模型建立的步驟為：確定預(yù)測(cè)或分類(lèi)目標(biāo):根據(jù)分析結(jié)果，確定需要預(yù)測(cè)或分類(lèi)的目標(biāo)、選擇模型類(lèi)型、劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集、特征提取和選擇、模型訓(xùn)練和調(diào)參、模型評(píng)估和驗(yàn)證、應(yīng)用模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：在所述選擇模型類(lèi)型時(shí)根據(jù)預(yù)測(cè)或分類(lèi)目標(biāo)，選擇合適的模型類(lèi)型，所述模型類(lèi)型可以為邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹(shù)的分類(lèi)模型，或者隨機(jī)森林、梯度提升樹(shù)的回歸模型。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集時(shí)，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，用于對(duì)建立的模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，測(cè)試集用于評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于使用：所述模型訓(xùn)練和調(diào)參，通過(guò)訓(xùn)練集對(duì)建立的模型進(jìn)行訓(xùn)練，并進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，用于提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于lims系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：在所述模型評(píng)估和驗(yàn)證中，使用測(cè)試集對(duì)建立的模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，檢查模型的預(yù)測(cè)或分類(lèi)準(zhǔn)確率和泛化能力。