基于Logistic模型的人体细菌密度数据分析与优化

• 作者: 张家展 黄洋
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: PCT 光密度 Logistic 遗传算法 最优解
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 223-226,230
• 页数: 5页
• 分类号: TP302
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.06.060

摘要

目前,随着智能医疗器械的快速发展,日常生活中,医疗器械的PCT (Procalcitonin)测试仪被人们越来越广泛的使用;PCT测试仪主要是用来检测人体感染细菌的有效工具,它自身带有CMOS摄像头,用来采集沾有病毒的试剂卡条上的图像数据;得到若干组的图像数据,并有与之对应的光密度值;由于PCT测试仪采集到的数据处理方面是否能够精确地计算出人体感染细菌密度,是当前值得关注的问题,故在该论文中,采用机器学习的Logistic分析方法,做出详细的数据处理与优化,以此达到精确计算出人体感染细菌密度的目的;首先构造一个经典的Logistic模型,对采集的数据进行处理分析,并使用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对该模型进行计算,以此得出全局最优解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张家展	上海海事大学商船学院	1	0	0.0	0.0
2	黄洋	中国科学技术大学软件学院	1	0	0.0	0.0