谈述物耗全自动生化仪多任务优化调度与检测策略

论文导读：遗传算法论文多任务调度论文底物耗尽论文酶动力学法论文线性估计论文本论文由www.7ctime.com,需要论文可以联系人员哦。摘要5-6Abstract6-10第1章绪论10-171.1探讨背景101.2自动生化浅析仪进展及近况10-141.

2.1国外进展近况12-131.2国内进展近

摘要：生化浅析仪作为一种主要医疗仪器通过采集的血液或体液样本完成人体中各种生化指标（如血糖、血脂、胆红素及各种催化酶）的定量浅析，检测肝功、肾功、心肌酶谱、电解质等健康情况。目前，国内绝大多数医院主要采取国外进口生化浅析仪，具有检测精度高、稳定性强、自动化程度高、功能强大等诸多优点。随着技术的进步，国外一些生化浅析仪制造厂家研发出了大型全自动生化浅析仪，能够完成多指标及复杂任务的快速检测，无需人工参与。相比国外进展情况，国内全自动生化浅析仪的进展较为缓慢，虽然已实现生化浅析基本功能，但却有诸多不足之处，主要体现在以下几个方面：（1）国内全自动生化浅析仪所需光源、高精密吸液机构等核心元器件主要依靠进口，尚无自主研发能力；（2）生化浅析检测策略简单，生化浅析结果精度低、重复性和稳定性差，常需人工参与，进行重复或稀释测试；（3）生化浅析调度自动化程度低，常采取人工设定的固定周期进行项目调度，导致单次生化浅析时间长、多任务并行检测技术瓶颈难以突破。本论文根据目前国内大中型生化浅析仪研发历程中有着的上面陈述的不足，进行了系统深入探讨，取得的工作和革新具体如下：针对用动力学法测定酶活力历程中遇到的底物耗尽不足，建立新的数据处理模型，运用所提出的新算法自动判别数据的线性区间与非线性区间，自动选择合适的线性数据用于酶活力的计算，以而提升仪器的工作效率，降低重复测试的次数，扩大仪器对样品测试的浓度范围，进一步加速了利用的工作效率。针对目前全自动生化浅析仪中对调度不足采取的最大固定周期流水作业策略中有着检测时间长、效率低、有着间歇性和不连续性等诸多不足，和已有的基于Job-Shop生化调度策略中易搜索至局部最优和搜索效率不高的不足，提出了一种基于遗传算法寻优的非固定周期多任务调度策略。该策略打破了按机械位置次序依次检测的执行方式，以批次处理时间最短为原则，设计基于grefenstette编码的遗传算法ATSP模型，优化交叉和变异算子，解决在交叉和变异历程中产生非法路径的难题，建立全自动生化浅析仪的ATSP模型，优化全自动生化浅析仪调度。本论文在Delphi环境下实现了所提算法和新的数据处理模型的建立，采取SQLSever完成了数据库模块的设计，对生化浅析仪的软、硬件系统进行了详细的介绍，并基于该平台完成对本论文所提策略的验证，较好的完成预期目标。关键词：全自动生化浅析仪论文遗传算法论文多任务调度论文底物耗尽论文酶动力学法论文线性估计论文
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Abstract6-10
第1章 绪论10-17

1.1 探讨背景10

1.2 自动生化浅析仪进展及近况10-14

1.2.1 国外进展近况12-13

1.2.2 国内进展近况13-14

1.3 探讨内容及作用14-16

1.4 小结16-17

第2章 生化浅析原理和典型浅析策略17-26

2.1 生化浅析原理17-20

2.

1.1 物质对光的吸收特性17-18

2.

1.2 朗伯- 比尔定律18-20

2.

1.3 测定原理20

2.2 典型生化浅析策略20-25

2.1 终点法21-23

2.2 连续监测法23-25

2.3 速率 A 法25

2.3 小结25-26

第3章 基于同极性非线性估计的生化浅析酶浓度检测26-38

3.1 生化浅析仪中酶类成分检测原理26-28

3.2 非线性监测中常用数据浅析原理及策略28-30

3.

2.1 J 值法28-29

3.

2.2 线性判别法29

3.

2.3 动态线性监测法29-30

3.3 基于同极性非线性估计的酶浓度检测30-33

3.1 生化浅析酶浓度同极性非线性数据浅析30-32

3.2 基于同极性估计策略的酶浓度检测步骤32-33

3.4 算法实验与浅析33-37

3.5 小结37-38

第4章 基于遗传算法的生化浅析仪多任务最优调度38-47

4.1 调度不足探讨与浅析38-40

4.

1.1 标准 Job- shop 不足38-39

4.

1.2 全自动生化浅析仪 Job-shop 不足39

4.

1.3 多任务总执行时间计算39-40

4.2 生化浅析仪实时多任务优化调度算法设计40-44
4.2论文导读：模块化设计58-605.3.4软件操作界面60-635.3.5数据库的设计63-655.4小结65-66总结与展望66-68参考文献68-71致谢71-72附录A攻读学位期间所发表的学术论文目录72上一页12
.1 遗传算法原理40
4.

2.2 遗传算法求解 TSP 不足40-43

4.

2.3 调度算法模型创建43-44

4.3 算法实验与浅析44-46

4.4 小结46-47

第5章 全自动生化浅析仪的总体设计47-66

5.1 生化浅析仪硬件系统设计47-51

5.2 生化浅析仪制约系统设计51-57

5.

2.1 ARM+CPLD 制约架构52-53

5.

2.2 执行机构系统53-54

5.

2.3 生化浅析仪的时序制约54-57

5.3 全自动生化浅析仪软件设计57-65
5.

3.1 软件需求浅析57-58

5.

3.2 软件系统功能58

5.

3.3 软件功能模块化设计58-60

5.

3.4 软件操作界面60-63

5.

3.5 数据库的设计63-65

5.4 小结65-66
总结与展望66-68
参考文献68-71
致谢71-72
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录72