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摘要：本发明公开了一种血浆血小板采集用抗凝剂非预期流出识别方法，具体涉及抗凝剂非预期流出检测领域。本发明通过LSTM模型的处理时间序列数据特性，捕捉抗凝剂用量和化学参数随时间的变化趋势，从而提供更为精确的流量合理性预测，并通过Dense模型分析化学特征，识别的非预期流出风险。本发明将上述两种模型的结合，能够从多维度分析数据，及时发现非预期流出的迹象，并提前预警。
主权项：1.一种血浆血小板采集用抗凝剂非预期流出识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集电子秤在时间t测量的抗凝剂用量、抗凝剂泵在时间t的转动脉冲数和抗凝剂在时间t的化学参数，根据抗凝剂泵在时间t的转动脉冲数进行脉冲用量转换，计算抗凝剂泵转动脉冲数对应的抗凝剂用量，并根据电子秤在时间t测量的抗凝剂用量和抗凝剂泵转动脉冲数对应的抗凝剂用量计算偏差量；S2.提取电子秤在时间t测量的抗凝剂用量和偏差量作为物理特征，构建物理模型的特征矩阵，根据物理模型的特征矩阵构建LSTM物理预测模型，所述LSTM物理预测模型进行流量合理性预测；S3.提取抗凝剂在时间t的化学参数作为化学特征，构建化学模型的特征矩阵，根据化学模型的特征矩阵构建Dense化学预测模型，所述Dense化学预测模型对非预期性流出预测结果进行预测；S4.分别对流量合理性、非预期流出和累积非预期流出进行损失计算，并定义联合损失函数，通过定义的联合损失函数和梯度下降优化算法构建并训练联合模型；S5.输入新数据，通过联合模型对流量合理性和预期性流出预测结果进行预测。
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百度查询： 四川南格尔生物科技有限公司 一种血浆血小板采集用抗凝剂非预期流出识别方法
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