[发明专利]分析数据处理方法和分析数据处理装置

权利要求书

1.一种数据处理方法，通过对由分析装置关于多个试样中的各个试样分别收集到的、由该分析装置所具备的多通道检测器的多个通道的输出值构成的多维的分析数据应用使用统计机器学习的解析方法，来对该分析数据进行处理，所述数据处理方法的特征在于，

计算表示关于已知试样得到的分析数据的非线性回归函数或非线性判别函数，

根据计算出的所述非线性回归函数或所述非线性判别函数的微分值，来计算构成所述已知试样的分析数据的多个通道的输出值各自的对于所述非线性回归函数或所述非线性判别函数的贡献度，

基于该贡献度，从所述检测器的多个通道中决定在关于未知试样得到的分析数据的处理中使用的通道。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，

根据所述贡献度，对构成所述已知试样的分析数据的多个通道的每个通道进行加权，

针对进行加权后的多个通道再次计算贡献度，基于该贡献度来决定在关于未知试样得到的分析数据的处理中使用的通道。

3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，

呈现与所决定的通道有关的信息。

4.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，

呈现与所决定的通道有关的信息。

5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，

将关于已知试样得到的分析数据分为学习数据和测试数据，使用学习数据临时决定在关于未知试样得到的分析数据的处理中使用的通道，在使用所述临时决定的通道对所述学习数据和所述测试数据进行处理时该学习数据的匹配率与该测试数据的匹配率之差处于规定范围内时，将所述临时决定的通道正式地决定为在关于未知试样得到的分析数据的处理中使用的通道。

6.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，

将关于已知试样得到的分析数据分为学习数据和测试数据，使用学习数据临时决定在关于未知试样得到的分析数据的处理中使用的通道，在使用所述临时决定的通道对所述学习数据和所述测试数据进行处理时该学习数据的匹配率与该测试数据的匹配率之差处于规定范围内时，将所述临时决定的通道正式地决定为在关于未知试样得到的分析数据的处理中使用的通道。

7.一种数据处理装置，通过对由分析装置关于多个试样中的各个试样分别收集到的、由该分析装置所具备的多通道检测器的多个通道的输出值构成的多维的分析数据应用使用统计机器学习的解析方法，来对该分析数据进行处理，所述数据处理装置的特征在于，具备：

a)函数计算部，其计算表示关于已知试样得到的分析数据的非线性回归函数或非线性判别函数；

b)贡献度计算部，其根据由所述函数计算部计算出的非线性回归函数或非线性判别函数的微分值，来计算构成所述已知试样的分析数据的多个通道的输出值各自的对于所述非线性回归函数或所述非线性判别函数的贡献度；以及

c)通道决定部，其基于所述贡献度，从所述检测器的多个通道中决定在关于未知试样得到的分析数据的处理中使用的通道。