[发明专利]微生物血清型分类模型训练和微生物血清型分型方法

权利要求书

1.一种微生物血清型分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述微生物血清型分类模型的训练数据；

确定所述训练数据分离求解的最大边距超平面；

根据预设的荷质比区间、容许质量偏差和最低出峰频次，调整所述分离求解的最大边距超平面，得到目标分离求解的最大边距超平面；

根据所述目标分离求解的最大边距超平面确定所述微生物血清型分类模型，以根据所述微生物血清型分类模型对微生物血清型进行分型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述微生物血清型分类模型的训练数据集，包括：

获取微生物血清型数据；

对所述微生物血清型数据进行峰强度归一化处理，得到归一化血清型数据；

对所述归一化血清型数据进行内标质量轴校准，得到校准后血清型数据；

对所述校准后血清型数据进行去噪处理，得到所述微生物血清型分类模型的训练数据集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取微生物血清型数据，包括：

获取微生物血清型谱图；

确定所述微生物血清型谱图的可信度；

若所述可信度低于预设阈值，则删除所述微生物血清型谱图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述训练数据分离求解的最大边距超平面，包括：

通过支持向量机算法，得到所述训练数据分离求解的最大边距超平面。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预设的荷质比区间、容许质量偏差和最低出峰频次，调整所述分离求解的最大边距超平面，得到目标分离求解的最大边距超平面，包括：

根据所述分离求解的最大边距超平面，得到所述微生物血清型的荷质比、质量偏差和出峰频次；

通过将所述荷质比与所述荷质比区间相比较、将所述质量偏差与所述容许质量偏差相比较、将所述出峰频次与所述最低出峰频次相比较，确定是否需要调整所述分离求解的最大边距超平面；

若需要调整，则返回至所述通过支持向量机算法，得到所述训练数据分离求解的最大边距超平面的步骤；

若不需要调整，则根据所述分离求解的最大边距超平面，得到所述目标分离求解的最大边距超平面。

6.一种微生物血清型分型方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分型的微生物谱图；

通过微生物血清型分类模型识别所述待分型的微生物谱图，得到微生物谱图识别结果；

根据所述微生物谱图识别结果，确定微生物血清型。

7.一种微生物血清型分类模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：

训练数据获取模块，用于获取所述微生物血清型分类模型的训练数据；

分离求解的最大边距超平面确定模块，用于确定所述训练数据分离求解的最大边距超平面；

分离求解的最大边距超平面调整模块，用于根据预设的荷质比区间、容许质量偏差和最低出峰频次，调整所述分离求解的最大边距超平面，得到目标分离求解的最大边距超平面；

模型生成模块，用于根据所述目标分离求解的最大边距超平面确定所述微生物血清型分类模型，以根据所述微生物血清型分类模型对微生物血清型进行分型。

8.一种微生物血清型分型装置，其特征在于，所述装置包括：

谱图获取模块，用于获取待分型的微生物谱图；

谱图识别模块，用于通过微生物血清型分类模型识别所述待分型的微生物谱图，得到微生物谱图识别结果；

血清型确定模块，用于根据所述微生物谱图识别结果，确定微生物血清型。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。