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光电传感器在金免疫层析试条定量测试中的应用
被引量：
8
1
作者
杜民
杨富文
费鸿俊
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期671-673,732,共4页
着重描述了如何设计特殊的光电传感器,以适应金免疫层析试条定量测试的需要。并将人工神经网络技术应用于该检测装置中,提高了定量检测的精度。
关键词
光电传感器
金免疫层析试条
定量测
试
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职称材料
金免疫层析试条OD-浓度曲线的神经动力学拟合
2
作者
熊保平
甘振华
+1 位作者
高跃明
杜民
《中国测试》
CAS
北大核心
2016年第11期126-130,共5页
针对金免疫层析试条定量检测系统中OD(光密度)-浓度的拟合曲线会出现检测值与实际值偏差较大,容易导致定性结果错误的情况,提出以最大绝对误差最小为评价指标的曲线拟合方案,并转化为相应的约束优化问题使用神经动力学优化算法进行求解...
针对金免疫层析试条定量检测系统中OD(光密度)-浓度的拟合曲线会出现检测值与实际值偏差较大,容易导致定性结果错误的情况,提出以最大绝对误差最小为评价指标的曲线拟合方案,并转化为相应的约束优化问题使用神经动力学优化算法进行求解。仿真数据实验表明神经动力学曲线拟合方法明显优于插值法和三次样条,与最小二乘法相比在等同条件下50次曲线拟合的平均最大绝对误差降低14%;通过金免疫层析试条定量检测仪的一组标定数据实验表明三次多项式基本符合OD值与浓度正相关关系,且此时神经动力学拟合曲线的最大误差与最小二乘法相比降低25%;实验结果表明该文提出的神经动力学曲线拟合方法结果收敛稳定,且有效降低最大绝对误差,为金免疫层析试条定量检测提供一种新的较简单和精确的曲线拟合方法。
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关键词
金免疫层析试条
定量检测
曲线拟合
约束优化
神经动力学优化算法
最小二乘法
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职称材料
题名
光电传感器在金免疫层析试条定量测试中的应用
被引量：
8
1
作者
杜民
杨富文
费鸿俊
机构
福州大学生物医学仪器研究所
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期671-673,732,共4页
基金
福建省科技重点项目(2001H050)资助项目。
文摘
着重描述了如何设计特殊的光电传感器,以适应金免疫层析试条定量测试的需要。并将人工神经网络技术应用于该检测装置中,提高了定量检测的精度。
关键词
光电传感器
金免疫层析试条
定量测
试
Keywords
Photoelectric sensor Immunochromatographic assay strip Quantitative determination
分类号
R392.33 [医药卫生—免疫学]
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职称材料
题名
金免疫层析试条OD-浓度曲线的神经动力学拟合
2
作者
熊保平
甘振华
高跃明
杜民
机构
福建工程学院数理系
福州大学物理与信息工程学院
福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室
福州大学电气工程与自动化学院
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2016年第11期126-130,共5页
基金
科技部港澳台合作项目(2012DFM30040)
福建省科技重大专项(2013YZ0002
2014YZ0001)
文摘
针对金免疫层析试条定量检测系统中OD(光密度)-浓度的拟合曲线会出现检测值与实际值偏差较大,容易导致定性结果错误的情况,提出以最大绝对误差最小为评价指标的曲线拟合方案,并转化为相应的约束优化问题使用神经动力学优化算法进行求解。仿真数据实验表明神经动力学曲线拟合方法明显优于插值法和三次样条,与最小二乘法相比在等同条件下50次曲线拟合的平均最大绝对误差降低14%;通过金免疫层析试条定量检测仪的一组标定数据实验表明三次多项式基本符合OD值与浓度正相关关系,且此时神经动力学拟合曲线的最大误差与最小二乘法相比降低25%;实验结果表明该文提出的神经动力学曲线拟合方法结果收敛稳定,且有效降低最大绝对误差,为金免疫层析试条定量检测提供一种新的较简单和精确的曲线拟合方法。
关键词
金免疫层析试条
定量检测
曲线拟合
约束优化
神经动力学优化算法
最小二乘法
Keywords
gold immunochromatographic strip
quantitative detection
curve fitting
constrained optimization
neuro - dynamical optimization algorithm
least square method
分类号
O241.5 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
光电传感器在金免疫层析试条定量测试中的应用
杜民
杨富文
费鸿俊
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
8
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职称材料
2
金免疫层析试条OD-浓度曲线的神经动力学拟合
熊保平
甘振华
高跃明
杜民
《中国测试》
CAS
北大核心
2016
0
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职称材料
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