[发明专利]一种基于迭代最优幂的非线性定标精度分析方法

权利要求书

1.一种基于迭代最优幂的非线性定标精度分析方法，其特征在于，包括：

获取设定组数的试剂光值及其对应的试剂浓度的数据组；

根据所述数据组，通过基于迭代最优幂的非线性定标方式，构造从试剂光值到试剂浓度的非线性函数；

对所述非线性函数进行精度分析；

所述根据所述数据组，通过基于迭代最优幂的非线性定标方式，构造从试剂光值到试剂浓度的非线性函数，包括：

确定所述非线性函数模型及设置待估参数；

根据所述数据组，确定所述非线性函数模型的待估参数的初始值和相对误差初始值；

迭代计算并更新所述待估参数以及迭代修正相对误差，确定出所述待估参数的初选最优权矩阵；

通过所述初选最优权矩阵，重新迭代计算并更新所述待估参数以及迭代修正相对误差，确定出所述待估参数在最优幂和最优权矩阵下的最优值；

通过所述待估参数的最优值，构造出从试剂光值到试剂浓度的非线性函数；

所述确定所述非线性函数模型及设置待估参数，包括：

确定非线性函数的模型为

其中，待估参数为

所述根据所述数据组，确定所述非线性函数模型的待估参数的初始值和相对误差初始值，包括：

根据组浓度和光值的测量数据其中

确定未知参数的初始值

其中，

确定相对误差的初始值

所述迭代计算并更新所述待估参数以及迭代修正相对误差，确定出所述待估参数的初选最优权矩阵，包括：

确定迭代次数的初始值

确定迭代系数

其中，幂的划分次数为单位矩阵,为初选最优权矩阵；

更新权矩阵

其中，权矩阵是以为对角元的对角矩阵；

给定阈值当时，更新待估参数

其中为雅克比矩阵

更新相对误差

其中，

当时，指定

更新迭代次数

当时，转移到迭代计算并更新所述待估参数以及迭代修正相对误差的起始步骤；

所述通过所述初选最优权矩阵，重新迭代计算并更新所述待估参数以及迭代修正相对误差，确定出所述待估参数在最优幂和最优权矩阵下的最优值，包括：

确定迭代次数的初始值

确定迭代系数

其中，幂的划分次数

更新权矩阵

给定阈值当时，更新待估参数

更新相对误差

当时，指定

其中，为所述待估参数在最优幂和最优权矩阵下的最优值；

更新迭代次数

当时，转移到重新迭代计算并更新所述待估参数以及迭代修正相对误差的起始步骤。

2.如权利要求1所述的基于迭代最优幂的非线性定标精度分析方法，其特征在于，所述通过所述待估参数的最优值，构造出从试剂光值到试剂浓度的非线性函数，包括：

根据所述待估参数的最优值确定所述非线性函数为

3.如权利要求2所述的基于迭代最优幂的非线性定标精度分析方法，其特征在于，所述对所述非线性函数进行精度分析，具体包括：

确定拟合值

确定方差

确定协方差矩阵

确定投影矩阵

给定显著性水平根据所述显著性水平确定分位数

其中，是自由度为的分布的密度函数；

评估参数精度半径

其中，是的第个对角元；

评估拟合值精度半径

其中，是的第个对角元。

4.如权利要求3所述的基于迭代最优幂的非线性定标精度分析方法，其特征在于，所述给定显著性水平满足