[发明专利]血液类别的确定方法及相关设备

说明书

本发明提供一种血液类别的确定方法及相关设备。该方法包括：获取待测血液样本的光谱图所对应的第一周期特征，并基于第一滤波器组对所述第一周期特征进行滤波得到第二周期特征；根据所述第二周期特征以及权重矩阵确定第三周期特征，其中，所述第一滤波器组内的滤波器的带宽与分类模型的分类效果值为负相关关系和/或所述权重矩阵内的权重与所述分类效果值为正相关关系，所述分类模型用于对目标周期特征进行预测得到分类效果值，所述目标周期特征为舍弃部分周期特征分量的周期特征，且所述目标周期特征经过滤波器组滤波；根据所述第三周期特征以及所述分类模型确定所述待测血液样本的类别。本发明的方法，提高了血液样本的鉴别准确性。

技术领域

本发明涉及机器学习技术，尤其涉及一种血液类别的确定方法及相关设备。

背景技术

血液样本的有效甄别在进出口检验检疫、刑事侦检、野生动物保护等领域有着重要的应用意义。传统的血液制品鉴别方法基于氧化还原反应或特异性蛋白检验来实现，在甄别过程中易对血液制品造成不可逆转的破坏。

现有技术中，通过光谱技术分析散射光谱特征以得到血液中物质分子振动、转动的信息，且可进一步判断血液中物质的组成。光谱技术甄别血液样本具有零污染、无需或极少的前期处理、非接触、所需样品量少、测试快速等诸多特点，为血液制品的快速无损鉴别提供了可能。

但光谱技术分析血液是通过理论模型进行分析，理论模型多为线性模型，然而受仪器的杂散光、环境温度和探测器的非线性响应等因素影响，光谱对物质的响应并不完全是线性的，导致血液类别的鉴别准确性较低。

发明内容

本发明提供一种血液类别的确定方法及相关设备，用以解决血液类别的鉴别准确性较低的问题。

一方面，本发明提供一种血液类别的确定方法，包括：

获取待测血液样本的光谱图所对应的第一周期特征，并基于第一滤波器组对所述第一周期特征的频域进行滤波得到第二周期特征；

根据所述第二周期特征以及权重矩阵确定第三周期特征，其中，所述第一滤波器组内的滤波器的带宽与分类模型的分类效果值为负相关关系和/或所述权重矩阵内的权重与所述分类效果值为正相关关系，所述分类模型用于对目标周期特征进行预测得到分类效果值，所述目标周期特征为舍弃部分周期特征分量的周期特征，且所述目标周期特征经过第一滤波器组滤波；

根据所述第三周期特征以及所述分类模型确定所述待测血液样本的类别。

在一实施例中，所述基于滤波器组对所述第一周期特征的进行滤波得到第二周期特征的步骤之前，还包括：

获取训练血液样本的光谱图所对应的第四周期特征，并使用带宽线性增加的第二滤波器组对所述第四周期特征的进行滤波得到第五周期特征；

依次舍弃所述第五周期特征中的每个周期特征分量得到各个第六周期特征；

将各个所述第六周期特征输入所述分类模型，得到每个所述第六周期特征对应的分类效果值；

根据各个所述分类效果值调整目标参数，所述目标参数包括所述第二滤波器组内滤波器的带宽以及所述权重矩阵内的权重的至少一个，调整带宽的所述第二滤波器组为所述第一滤波器组。

在一实施例中，所述将各个所述第六周期特征输入所述分类模型，得到每个所述第六周期特征对应的分类效果值的步骤包括：

将各个所述第六周期特征依次输入所述分类模型，得到分类模型基于所述第六周期特征的分类准确率；

根据所述分类准确率确定所述第六周期特征对应的分类效果值，其中，所述分类准确率与所述分类效果值为负相关关系。

在一实施例中，所述根据各个所述分类效果值调整所述目标参数的步骤包括：