[发明专利]一种实时质量控制方法，系统和设备

权利要求书

1.一种实时质量控制方法，其特征在于，包括：

获取检验样本数据并进行数据预处理，其中，所述检验样本数据根据数据采集时间进行排序；

基于检验样本数据产生一个或多个适用于检测检验样本数据误差的分类器；

其中分类器的生成过程包括：根据检验指标的最大允许误差将检验样本数据分为正误差数据组和负误差数据组，建立正误差数据组和负误差数据组的训练集、验证集和测试集，根据正误差数据组和负误差数据组的训练集分别训练分类器，通过验证集优化各分类器的型高参数和结构，通过测试集绘制ROC曲线，并根据ROC曲线下面积AUC对分类器进行评价，以完成分类器的训练；

将分类器部署至实时质量控制平台，接收实时检验数据以完成检验质量的实时控制。

2.如权利要求1所述的一种实时质量控制方法，其特征在于，

所述检验样本数据为近半年内获取的实验室各检验指标数据，所述检验样本的数据预处理过程包括数据区域转置和变量筛选。

3.如权利要求2所述的一种实时质量控制方法，其特征在于，将检验样本数据进行分时段处理，其中正误差数据组和负误差数据组根据数据采集时间选择后30％的检验数据进行检验指标正负误差校准。

4.如权利要求3所述的一种实时质量控制方法，其特征在于，在检验指标正负误差校准过程中，增加检验样本数据中后30％的数据的最大允许误差值以形成正误差数据组。

5.如权利要求3所述的一种实时质量控制方法，其特征在于，在检验指标正负误差校准过程中，减少检验样本数据中后30％的数据的最大允许误差值以形成负误差数据组。

6.如权利要求1所述的一种实时质量控制方法，其特征在于，

所述正误差数据组和负误差数据组根据70％、10％和20％的比例随机分为训练集、验证集和测试集。

7.如权利要求1所述的一种实时质量控制方法，其特征在于，根据ROC曲线下面积AUC对分类器进行评价的过程中，当AUC＞0.8则判断分类器训练成功。

8.一种实时质量控制系统，其特征在于，包括：

检验样本数据获取单元，获取检验样本数据并进行数据预处理；

分类器生成单元，基于检验样本数据产生一个或多个适用于检测检验样本数据误差的分类器；

其中分类器的生成过程包括：根据检验指标的最大允许误差将检验样本数据分为正误差数据组和负误差数据组，建立正误差数据组和负误差数据组的训练集、验证集和测试集，根据正误差数据组和负误差数据组的训练集分别训练分类器，通过验证集优化各分类器的型高参数和结构，通过测试集绘制ROC曲线，并根据ROC曲线下面积AUC对分类器进行评价，以完成分类器的训练；

实时质量控制平台，用以将部署分类器接收实时检验数据以完成检验质量的实时控制。

9.一种实时质量控制设备，其特征在于，包括：

处理器；

用以存储处理器可执行计算机程序指令的存储器；

其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。