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基于密度-距離中心算法的流式細(xì)胞粒子分類(lèi)計(jì)數(shù)方法

  • 專(zhuān)利類(lèi)型:發(fā)明專(zhuān)利
  • 有效期:不限
  • 發(fā)布日期:2021-12-08
  • 技術(shù)成熟度:通過(guò)小試
交易價(jià)格: ¥面議
  • 法律狀態(tài)核實(shí)
  • 簽署交易協(xié)議
  • 代辦官方過(guò)戶(hù)
  • 交易成功

專(zhuān)利推薦

  • 技術(shù)(專(zhuān)利)類(lèi)型 發(fā)明專(zhuān)利
  • 申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào) CN201710641341.0 
  • 技術(shù)(專(zhuān)利)名稱(chēng) 基于密度-距離中心算法的流式細(xì)胞粒子分類(lèi)計(jì)數(shù)方法 
  • 項(xiàng)目單位 上海納衍生物科技有限公司
  • 發(fā)明人 陶靖 
  • 行業(yè)類(lèi)別
  • 技術(shù)成熟度 通過(guò)小試
  • 交易價(jià)格 ¥面議
  • 聯(lián)系人 孫伶俐
  • 發(fā)布時(shí)間 2021-12-08  
  • 01

    項(xiàng)目簡(jiǎn)介

    本發(fā)明涉及一種基于密度?距離中心算法的流式細(xì)胞粒子分類(lèi)計(jì)數(shù)方法,包括以下步驟:1)采用流式細(xì)胞分析儀獲取待分類(lèi)計(jì)數(shù)的細(xì)胞粒子的流式數(shù)據(jù)集,所述的流式數(shù)據(jù)集包含粒子的多維數(shù)據(jù);2)根據(jù)密度?距離中心算法獲取流式數(shù)據(jù)集中每個(gè)粒子的局部密度和距離參數(shù),進(jìn)行篩選和排序,獲取待聚類(lèi)的初始類(lèi)群中心;3)將初始類(lèi)群中心作為混合模型算法的初始值,根據(jù)混合模型對(duì)粒子群進(jìn)行聚類(lèi),得到分類(lèi)后的多個(gè)粒子類(lèi)群,進(jìn)行計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)。與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明具有準(zhǔn)確性高,穩(wěn)定性好、適應(yīng)流式數(shù)據(jù)的分布、適應(yīng)小樣本粒子群的分類(lèi)、計(jì)算速度快等優(yōu)點(diǎn)。
    展開(kāi)
  • 02

    說(shuō)明書(shū)

    1.一種基于密度-距離中心算法的流式細(xì)胞粒子分類(lèi)計(jì)數(shù)方法,其特征在于,包括以下步驟:1)采用流式細(xì)胞分析儀獲取待分類(lèi)計(jì)數(shù)的細(xì)胞粒子的流式數(shù)據(jù)集,所述的流式數(shù)據(jù)集包含粒子的多維數(shù)據(jù);2)根據(jù)密度-距離中心算法獲取流式數(shù)據(jù)集中每個(gè)粒子的局部密度和距離參數(shù),進(jìn)行篩選和排序,獲取待聚類(lèi)的初始類(lèi)群中心,具體包括以下步驟:21)對(duì)于流式數(shù)據(jù)集S={x1,x2...xi...xn},定義其中的第i個(gè)粒子xi的局部密度ρi和距離δi參數(shù)分別為; 其中,dij為xi到xj的歐氏距離,dc為截?cái)嗑嚯x,χ(x)為一函數(shù);當(dāng)存在多個(gè)局部密度相同的粒子點(diǎn)時(shí),則對(duì)此局部密度加上一個(gè)趨近于0的增量,然后重新計(jì)算每個(gè)粒子的局部密度和距離參數(shù);22)設(shè)定局部密度閾值ρ0,并且排除局部密度小于閾值的粒子;23)將剩余的所有粒子按照距離從大到小的順序排列成序列;24)設(shè)定類(lèi)群數(shù)目k,根據(jù)序列依次選取前k個(gè)粒子作為待聚類(lèi)的初始類(lèi)群中心,當(dāng)兩個(gè)類(lèi)群中心的歐氏距離小于設(shè)定的閾值時(shí),則將其視為同一類(lèi)群,取此兩個(gè)類(lèi)群中心中的任意一點(diǎn)作為新的類(lèi)群中心,或取此兩個(gè)類(lèi)群中心中局部密度較大的點(diǎn)作為新的類(lèi)群中心;3)將初始類(lèi)群中心作為混合模型算法的初始值,根據(jù)混合模型對(duì)粒子群進(jìn)行聚類(lèi),得到分類(lèi)后的多個(gè)粒子類(lèi)群,進(jìn)行計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于密度-距離中心算法的流式細(xì)胞粒子分類(lèi)計(jì)數(shù)方法,其特征在于,所述的步驟1)中,當(dāng)流式數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)為二維數(shù)據(jù)時(shí),將前向散射光通道數(shù)據(jù)作為y軸,側(cè)向散射光通道的數(shù)據(jù)作為x軸形成二維散點(diǎn)圖;或?qū)?cè)向散射光通道數(shù)據(jù)作為y軸,熒光通道的數(shù)據(jù)作為x軸形成二維散點(diǎn)圖;當(dāng)流式數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)為三維數(shù)據(jù)時(shí),將前向散射光通道數(shù)據(jù)作為x軸,側(cè)向散射光通道的數(shù)據(jù)作為y軸,熒光通道的數(shù)據(jù)作為z軸形成三維散點(diǎn)圖。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于密度-距離中心算法的流式細(xì)胞粒子分類(lèi)計(jì)數(shù)方法,其特征在于,所述的步驟21)中,當(dāng)?shù)趇個(gè)粒子為局部密度最大的點(diǎn)時(shí),則賦值δi為第i個(gè)粒子到所有點(diǎn)的距離的最大值,則有: 4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于密度-距離中心算法的流式細(xì)胞粒子分類(lèi)計(jì)數(shù)方法,其特征在于,所述的步驟3)中,混合模型算法包括高斯混合模型、t-分布混合模型和偏t-分布混合模型。
    展開(kāi)

專(zhuān)利技術(shù)附圖

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  • 品類(lèi)齊全

    海量資源庫(kù),平臺(tái)整合幾十萬(wàn)閑置資源。
  • 交易保障

    完善的資金保障體系確保買(mǎi)賣(mài)雙方資金安全。
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    專(zhuān)業(yè)交易顧問(wèn)全程服跟進(jìn),確保交易流暢。
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    專(zhuān)業(yè)在線(xiàn)/電話(huà)客服服務(wù),快速響應(yīng)貼心服務(wù)。
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