【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及实验质控分析，尤其涉及一种实验分析的质控策略自动优化方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的发展，实验室中各种分析设备和仪器的精度不断提高，对实验数据的质量控制要求也越来越高，尤其是生物医药、环境监测、化学分析等涉及实验分析领域，实验数据的质量直接影响到实验结果的可靠性与准确性，实验室在数据采集、处理、分析等环节中面临着日益复杂的数据流与质量控制（qc）需求。质量控制是确保实验分析结果准确性、可靠性的重要手段，通过人工智能（ai）和机器学习（ml）技术的不断发展，能够在实验过程中实时获取数据并进行分析，自动识别潜在的质量问题，及时调整实验条件，从而优化实验结果。然而，现有的实验分析的质控策略自动优化方法无法实现对复杂数据模式的有效识别，以及如何建立有效的控制模式并优化实验条件与如何在实验过程中进行实时监控与调整等，仍然是技术上的难点，主要集中在单一方面，如实验数据的监控或控制策略的优化，难以实现集成的、全面的智能化质控策略优化。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种实验分析的质控策略自动优化方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种实验分析的质控策略自动优化方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取控制样品的历史实验质控数据；根据历史实验质控数据进行聚类控制模式实验质控分析，生成聚类控制模式实验质控数据；基于聚类控制模式实验质控数据进行聚类控制模式控制限分析，生成聚类控制模式控制限数据；
4、步骤s2：根
5、步骤s3：基于预设的梯度提升决策树算法以及聚类控制模式实验质控叶节点区域数据进行聚类控制模式的实验质控增益决策树模型设计，生成调节实验质控增益树模型；基于历史实验质控数据对调节实验质控增益树模型进行实验质控叶节点区域的最优拟合训练处理，生成实验质控增益树模型；
6、步骤s4：利用传感器监测设备对控制样品进行实验过程实时监控处理，得到实验监控数据；基于实验质控增益树模型对实验监控数据进行智能实验优化控制策略分析，生成智能实验优化控制策略；根据智能实验优化控制策略执行实验质控策略自动化优化作业。
7、进一步的，步骤s1包括以下步骤：
8、步骤s11：获取控制样品的历史实验质控数据；
9、步骤s12：根据历史实验质控数据进行控制模式识别处理，生成历史实验控制模式数据；
10、步骤s13：基于历史实验控制模式数据对历史实验质控数据进行聚类控制模式实验质控分析，生成聚类控制模式实验质控数据；
11、步骤s14：根据聚类控制模式实验质控数据进行聚类控制模式实验质控状态特征提取，生成聚类控制模式实验质控状态特征数据；
12、步骤s15：根据聚类控制模式实验质控状态特征数据进行聚类控制模式控制限分析，生成聚类控制模式控制限数据。
13、进一步的，步骤s13包括以下步骤：
14、步骤s131：根据历史实验控制模式数据进行聚类控制模式分析，生成聚类实验控制模式数据；
15、步骤s132：通过聚类实验控制模式数据建立聚类实验控制模式矩阵；
16、步骤s133：通过选取聚类实验控制模式矩阵中聚类节点对应的历史实验质控数据进行聚类控制模式实验质控分析，生成聚类控制模式实验质控数据。
17、进一步的，步骤s2包括以下步骤：
18、步骤s21：根据聚类控制模式控制限数据对聚类控制模式实验质控数据进行聚类控制模式实验质控偏差评估处理，生成聚类控制模式实验质控偏差数据；
19、步骤s22：根据聚类控制模式实验质控数据进行聚类控制模式实验控制影响参数分析，生成聚类控制模式实验控制影响参数；
20、步骤s23：根据聚类控制模式实验质控偏差数据对聚类控制模式实验控制影响参数进行聚类控制模式实验质控影响特征分析，以得到聚类控制模式实验质控影响因子；
21、步骤s24：根据聚类控制模式实验质控影响因子进行聚类控制模式的实验质控叶节点区域分析，生成聚类控制模式实验质控叶节点区域数据。
22、进一步的，步骤s24包括以下步骤：
23、步骤s241：根据聚类控制模式实验质控影响因子设计第一实验质控叶节点区域数据；
24、步骤s242：设定影响因子自适应划分窗口，利用影响因子自适应划分窗口对第一实验质控叶节点区域数据进行实验质控子节点区域划分，以设计第二实验质控叶节点区域数据，其中第二实验质控叶节点区域数据为第一实验质控叶节点区域数据的子叶节点区域；
25、步骤s243：将第二实验质控叶节点区域数据作为第一实验质控叶节点区域数据并反馈步骤s242进行实验质控叶节点区域迭代分析处理，从而得到聚类控制模式实验质控叶节点区域数据。
26、进一步的，步骤s3包括以下步骤：
27、步骤s31：基于预设的梯度提升决策树算法以及聚类控制模式实验质控叶节点区域数据建立聚类控制模式的实验质控影响因子与实验质控增益的映射关系，生成初始实验质控增益树模型，并通过聚类控制模式控制限数据对初始实验质控增益树模型进行模型拟合参数限定调节处理，生成调节实验质控增益树模型；
28、步骤s32：基于历史实验质控数据对调节实验质控增益树模型进行实验质控叶节点区域的最优拟合训练处理，生成实验质控增益树模型。
29、进一步的，步骤s32包括以下步骤：
30、步骤s321：将历史实验质控数据传输至调节实验质控增益树模型中进行实验质控效益模型训练处理，生成实验质控效益模型训练数据；
31、步骤s322：根据实验质控效益模型训练数据进行关联模型训练数据分析，生成实验质控效益关联模型训练数据；
32、步骤s323：基于实验质控效益关联模型训练数据进行实验质控关联梯度提升特征分析，生成实验质控关联梯度提升特征数据；
33、步骤s324：通过实验质控关联梯度提升特征数据对调节实验质控增益树模型进行实验质控叶节点区域的最优拟合训练处理，生成实验质控增益树模型。
34、进一步的，步骤s4包括以下步骤：
35、步骤s41：利用传感器监测设备对控制样品进行实验过程实时监控处理，得到实验监控数据；
36、步骤s42：根据实验监控数据进行即时实验质控数据提取，生成即时实验质控数据，所述即时实验质控数据包括即时实验控制数据以及即时实验质量数据；
37、步骤s43：将即时实验质量数据传输至实验质控增益树模型进行智能实验优化控制本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，步骤S24包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，步骤S32包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，步骤S43包括以下步骤：
10.一种实验分析的质控策略自动优化系统，其特征在于，用于执行如权利要求1
...【技术特征摘要】
1.一种实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，步骤s13包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的实验分析的质控策略自动优化方法，其特征在于，步骤s24包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的实验分析的...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵锋，于会华，赵庆栋，
申请(专利权)人：大连大坤机械设备制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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