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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明为一种全自动流式荧光发光免疫分析仪的稳健设计优化方法，包括确定影响因素、设计正交试验、获得初始训练集、拟合模型、抽样得到新集合、从新集合中的挑选贡献最大的点添加到初始训练集中、计算精度、更新模型直到精度满足要求、对模型求解得到设计结果。本发明采用SSIS抽样方法，并通过贡献值的学习函数从集合中挑选新样本点，能够针对性训练代理模型，提高代理模型的精度；以磁珠转移率的均值和方差之差作为优化目标，能够提高优化代理模型的处理效率和精度。

主权项：1.一种全自动流式荧光发光免疫分析仪的稳健设计优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确定全自动流式荧光发光免疫分析仪对磁珠转移率有影响的因素；S2：根据全自动流式荧光发光免疫分析仪对磁珠转移率有影响的因素，设计正交试验，得到不同因素组合下的不同试验条件，根据不同试验条件获得磁珠转移量和对应的磁珠转移率，由不同试验条件下的磁珠转移量和对应的磁珠转移率得到初始训练集I；S3：根据初始训练集拟合得到全自动流式荧光发光免疫分析仪优化设计代理模型；S4：对全自动流式荧光发光免疫分析仪优化设计代理模型执行子集模拟重要度抽样，抽样最后一层得到的样本组为一个集合Ω；S5：利用主动学习函数从集合Ω中选择一个对初始训练集I贡献最大的点作为新的样本点；S6：判断当前全自动流式荧光发光免疫分析仪优化设计代理模型是否满足精度要求，若满足执行步骤9，若不满足，则执行步骤S7；S7：将新的样本点添加到初始训练集I中，形成新的样本集，通过拟合新的样本集来更新当前全自动流式荧光发光免疫分析仪优化设计代理模型；S8：重复步骤S5-S7，直至当前全自动流式荧光发光免疫分析仪优化设计代理模型满足精度要求；S9：根据当前全自动流式荧光发光免疫分析仪优化设计代理模型得到优化设计模型，并对优化设计模型进行求解得到优化设计结果，根据优化设计结果计算全自动流式荧光发光免疫分析仪的失效概率，判断其失效概率是否满足要求，若满足，则执行步骤S10，若不满足的执行步骤S4；S10：输出当前的优化设计模型及其优化设计结果，根据优化设计结果找到正交试验结果中最接近的磁珠转移量，正交试验中最接近的磁珠转移量对应的试验条件作为机构最优的设计条件。

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