全自动生化分析仪主要用途及应用领域
全自动生化分析仪主要用途及应用领域
在临床检测中，生化分析是一项非常重要的检测，生化分析检测由全自动生化分析仪来实现，它是一种集合了电子学、光学、计算机技术和各种生物化学分析技术于一体的临床生物化学检测的工具。目前市场上主流的仪器是全自动的分立式生化分析仪，在结构的设计上和功能的开发上以及新技术的应用上有着较大的潜力，灵活性大。
海力孚生化分析仪为全自动形式，取样、加试剂、去干扰物、混合、保温、比色、结果计算、书写报告和清理等步骤的部分或全部由模拟手工操作的仪器来完成。它可进行定时法、连续监测法等各种反应类型的分析测定。除了一般的生化项目测定外，有的还可进行激素、免疫球蛋白、血药浓度等特别化合物的测定以及酶免疫、荧光免疫等分析方法的应用。
目前高性能全自动生化分析仪一般有以下功能：①条形码识别功能，简化工作程序，提高工作准确率，同时保障了操作人员的安全性；②比色杯的自动清洗功能，有效防止交叉污染；③任选式功能，即单通道任选多个化验项目功能，使工作灵活性大大提高；④各种自检、自动重检功能和警告功能；⑤急诊样本插入功能；⑥实验程序管理、数据管理、质控管理功能。
全自动生化分析仪主要用于临床验血常规、心肌酶谱、血糖血脂、肝功、肾功等常规生化指标的检测。这种新型医疗设备不仅将进一步满足我国众多医疗单位的实际需求，同时也将极大地推进我国医疗技术的发展。
随着全自动生化分析仪的发展，仪器得到广泛使用，对工作环境的要求也受到了人们的重视。
①保证生物化学实验室、检验科有足够的空间以利仪器的操作、保养、维护和维修及各种配套设施的安置。
②仪器要避开化学腐蚀物品，放置在无灰尘处，并且避免置于出现烟雾和蒸汽的区域。避开大型电动机、电疗机和微波机等有电磁辐射的机器。
③实验室配套设施齐全，要求工作环境温度在18℃—30℃，应具备防尘设施。
④由于生化实验室用电量较大，要求有符合要求的地线、稳压装置或不间断电源以免停电影响工作甚至造成仪器的损坏。
海力孚是国内优秀的检验科设备医疗器械公司，品牌创立于2007年，研发生产的全自动生化分析仪拥有多种不同的型号，包括HF240-200、HF240-300、HF240-360和HF240-400，分别代表了200测速、300测速、360测速和400测速。
全自动生化分析仪具有先进的光路系统和强大的数据处理功能，克服了交叉污染现象，实现了检测技术多样化，使检测速度、生化检验的准确性、精密度大大提高。适应了临床医学发展对检验医学的要求，随意连续高速度、组合化、超微量化、智能化和尖端化是这种生化仪器的发展趋势。
(完整word版)支持向量机(SVM)原理及应用概述分析
支持向量机（SVM ）原理及应用 一、SVM 的产生与发展 自1995年Vapnik (瓦普尼克)在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面(注：一维空间为点；二维空间为线；三维空间为面；高维空间为超平面。)，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解决多类分类的SVM 方法(Multi-Class Support Vector Machines ，Multi-SVM)，通过将多类分类转化成二类分类，将SVM 应用于多分类问题的判断：此外，在SVM 算法的基本框架下，研究者针对不同的方面提出了很多相关的改进算法。例如，Suykens 提出的最小二乘支持向量机 (Least Square Support Vector Machine ，LS —SVM)算法，Joachims 等人提出的SVM-1ight ，张学工提出的中心支持向量机 (Central Support Vector Machine ，CSVM)，Scholkoph 和Smola 基于二次规划提出的v-SVM 等。此后，台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等对SVM 的典型应用进行总结，并设计开发出较为完善的SVM 工具包，也就是LIBSVM(A Library for Support Vector Machines)。LIBSVM 是一个通用的SVM 软件包，可以解决分类、回归以及分布估计等问题。 二、支持向量机原理 SVM 方法是20世纪90年代初Vapnik 等人根据统计学习理论提出的一种新的机器学习方法，它以结构风险最小化原则为理论基础，通过适当地选择函数子集及该子集中的判别函数，使学习机器的实际风险达到最小，保证了通过有限训练样本得到的小误差分类器，对独立测试集的测试误差仍然较小。 支持向量机的基本思想：首先，在线性可分情况下，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分的情况下，加入了松弛变量进行分析，通过使用非线性映射将低维输
全自动生化分析仪操作技巧规章
BS-400全自动生化分析仪标准操作规程 一、BS-400全自动生化分析仪标准操作规程（开/关机程序） 1 开机 1.1 依次打开分析部主电源、分析部电源、操作部显示器电源、操作部主机电源、打印机电 源； 1.2 开启操作部主机后会自动启动操作软件，在对话框中输入用户名与密码； 1.2.1若只关闭分析部电源保持试剂盘制冷，则要依次打开分析部电源、操作部显示器电 源、操作部主机电源、打印机电源； 1.2.2若使用仪器睡眠功能，则只需在对话框中输入用户名与密码，重新登陆； 2 分析前准备 2.1 观察各压力表是否在绿色标线之内； 2.2 检查蒸馏水、去离子水是否足够、废液管道有否堵塞，废液桶是否清空； 2.3 检查高浓度清洗罐是否有足够高浓度清洗液； 2.4 确认试剂盘的D1号位置已放置碱清洗液，D2号位置已放置酸清洗液，W号位 置已放置蒸馏水、去离子水。 2.5 确认样本盘的U号位置已放置尿液稀释液（ISE专用稀释液），D1位置已放置ISE 清洗液（如选配有ISE模块），D2位置已放置酸清洗液，D3位置已放置碱清洗 液，W位置已放置足够的蒸馏水、去离子水。 2.6 对于选配ISE模块的仪器，确认ISE试剂包已安装且试剂存量充足。 2.7 检查样本注射器和试剂注射器是否漏液以及是否有气泡。 2.8 检查样本针，确认无污物，无弯折。如有污物，清洗样本针。如有弯折，更换样本针。 2.9 检查试剂针，确认无污物，无弯折。如有污物，清洗样本针。如有弯折，更换样本针。 2.10检查样本搅拌杆与试剂搅拌杆，确认搅拌杆表面无污物，杆无弯折。如有污物，清洗搅拌 杆。 3 关机 3.1 仪器处于“空闲”状态时，可以点击关机按提示选择“退出”或“紧急退出”进行关机 操作。依次关闭打印机电源，操作部主机电源，操作部显示器电源，分析部电源，分析 部主电源。此时需要取走试剂仓内试剂冰箱保存。 3.2 如保留试剂制冷功能，则不需要关闭分析部主电源。 3.3 如需切换不同操作者，仪器处于“空闲”状态时，可点击关机后选择注销后重齐以新用 户登陆。 3.4 如需进行休眠功能，仪器处于“空闲”状态时，可点击关机后选择休眠，仪器进行休眠 状态。 3.5 清理取走样本盘所有标本。 二、BS-400全自动生化分析仪标准操作规程分析参数设置程序 1 点击主界面下参数二项目设置按钮，进行必须参数设置; 1.1 |项目设置;；
迈瑞BSBS全自动生化分析仪操作
BS-330/BS-350全自动生化分析仪标准作业程序 1 开机前检查 1 检查电源，确认电源有电并且能够提供正确的电压。 2 检查分析部、操作部和输出部的通讯线和电源线，确认已连接且没有松动。 3 检查打印纸是否足够。 4 确认试剂盘的39号位置已放置足够的强化清洗液，40号位置已放置足够的蒸馏水。如果选配了 ISE模块，检查37号位置是否放置了ISE清洗液，38号位置放置了尿液稀释液。 5 检查去离子水的连接、废液的连接、注射器的连接是否漏液。 6 检查加样针是否弯曲、有污物、挂液。 7 检查搅拌看杆是否弯曲、有污物。 8 检查去离子水桶是否有足够的去离子水。 9 检查废液桶是否清空。 2 开机 系统通上电后，按下列顺序依次打开电源：分析部主电源、分析部电源、操作部显示器电源、操作部主机电源、打印机电源。 3 启动控制软件 登陆Windows操作系统后，双击桌面上操作软件的快捷图标，或从【开始】处选择操作软件程序，启动操作软件。 ?注意：开机后观察加样针的清洗水流、水量是否正常，搅拌杆的旋转、清洗水量是否正常。 4 设置参数 申请测试前，必须至少设置完成下列参数： √点击“设置”→“系统设置”，设置系统参数。 √点击“设置”→“医院设置”，设置医院和医生信息。 √点击“定标”→“定标液设置”，设置定标液信息。 √点击“参数”→“项目设置”，设置项目参数、参考范围、定标规则、质控规则。 √点击“试剂，”设置试剂信息。 √点击“设置”→“交叉污染”，设置交叉污染信息。
√点击“设置”→“打印设置”，设置打印信息。 5 放置试剂 在试剂盘上设定的试剂位放置相应的试剂，并打开试剂瓶盖。 6 试剂空白 需要时，进行试剂空白测试。 点击“定标”→“定标申请”，申请试剂空白。 点击“开始测试”，运行试剂空白。 点击“定标”→“结果查看”，查看试剂空白结果。 7 定标 需要时，进行定标测试。 ?注意：改变试剂盒批号、更改测试参数、更换光源及其它原因等导致测定条件改变，需要新定标。 点击“定标”→“定标申请”，申请定标。 点击“开始测试”，运行定标测试。 点击“定标”→“结果查看”，查看定标结果。 8 质控 点击“质控申请”，申请质控。 申请质控后，在样本盘上设定的位置放置相应的质控液。 点击“开始测试”，运行质控测试。 点击“质控”→“实时质控”/“日内质控”/“日间质控”，查看质控结果。 9 样本分析 点击“样本申请”，申请样本测试。 ?注意：急诊申请的操作与普通样本的操作基本相同，不同这处在于申请时选中“急诊”。 申请样本后，在样本盘上设定的位置放置相应的样本。 点击“开始测试”，运行样本测试。 点击“历史结果”或“当前结果”，查看样本测试结果。 10 编辑样本结果 需要时，编辑样本结果。
全自动生化分析仪的原理、构成及使用
全自动生化分析仪的原理、构成及使用 全自动生化分析仪的原理、构成及使用 一、全自动生化分析仪的功能及特点 全自动生化分析仪是将生化分析中的取样、加试剂、混合、保温、比色、结果计算、书写报告等步骤的部分或全部由模仿手工操作的仪器来完成。它可进行定时法、连续监测法等各种反应类型的分析测定。除了一般的生化项目测定外，有的还可进行激素、免疫球蛋白、血药浓度等特殊化合物的测定以及酶免疫、荧光免疫等分析方法的应用。它具有快速、简便、灵敏、准确、标准化、微量等特点。 二、全自动生化分析仪的分类 全自动生化分析仪有多种分类方法，最常用的是按其反应装置的结构进行分类。按此法可将全自动生化分析仪分为流动式和分立式两大类。所谓流动式全自动生化分析仪是指测定项目相同的各待测样品与试剂混合后的化学反应在同一管道流动的过程中完成。这是第一代全自动生化分析仪。过去说得多少通道的生化分析仪指的就是这一类。存在较严重的交叉污染，结果不太准确，现已淘汰。 分立式全自动生化分析仪与流动式的主要差别是每个待测样品与试剂混合间的化学反应都是分别在各自的反应皿中完成的，不易出现较差污染，结果可靠。 三、全自动生化分析仪的构成 因为全自动生化分析仪是模仿手工操作的过程，所以无论哪一类的全自动生化分析仪，其结构组成均与手工操作的一些器械设备相似，一般可有以下几个部分组成： 1、样品器：放置待测样本、标准品、质控液、空白液和对照液等。 2、取样装置：包括稀释器、取样探针和输送样品和试剂的管道等。 3、反应池或反应管道：一般起比色皿（管）的作用。 4、保温器：为化学反应提供恒定的温度。 5、检测器：如比色计、分光光度计、荧光分光光度计、火焰光度计、电化学测定仪等。不同仪器配置不同。 6、微处理器：是分析仪的电脑部分，又叫程序控制器。控制仪器所有的动作和功能，使用者可通过键盘与仪器“对话”，同时电脑还能接受从各部件反馈来的信号，并作出相应的反应，对异常情况发出一定的指示信号。分析软件和分析结果一般贮存在磁盘中，可共查询。 7、打印机：可绘制反应动态曲线和打印检验报告单等。 8、功能监测器：显示屏就是其中一部分，可查看反应状态、人机“对话”的情况、当前仪器工作状态、分析结果等。 四、流动式全自动生化分析仪 流动式全自动生化分析仪又可分为空气分段系统和非分段系统。前者是流动式分析仪中最典型的一种。 （一）空气分段系统 这种分析仪的特点是通过比例定量泵挤压弹性样品管、空气管和试剂管（通称“泵管”），将样品依次连续地吸入并沿样品管输送，另一方面由空气管吸入的气泡将由同样原理吸入并在试剂管道中连续流动的试剂分成均匀的节段，样品流和试剂流在连续向前流动的过程中相遇、混合、透吸（必要时）、保温、反应及被测定。整个分析过程是液流在管道中连续流动的过程中完成的。 （二）非分段系统 非分段系统是靠试剂空白或缓冲液来间隔每个样品的反应液，这样，在管道中连续流动的液体不被分段。非分段系统可再分为流动注入系统和间隙系统。 1、流动注入系统：该系统的组成与空气分段系统相似，但某些结构和工作原理有所不同，空气分段系统是利用气泡分段来防止管道中各反应液在流动过程中的交叉污染，而流动注入系统则是通过将样品依次注入连续流动的试剂流管道中来达到防止交叉污染的目的的。
项目一全自动生化分析仪技术参数要求
项目一：全自动生化分析仪技术参数要求
二、要求具有以下功能及特点。 、条形码样品试管。 、样本自动预稀释功能。 、超范围重检功能。 、血清外观检测功能。 、凝块检测功能。 、高质量石英玻璃比色杯，免日常保养，使用寿命大于年。、反应系统采用半导体接触式传导恒温系统，免日常保养。、每小时用水量小于7.0升。 、可以在运行中装载试剂。 、光源采用脉冲式氙灯，使用寿命大于年。 、同时对一个项目使用个波长检测。 、智能双向通讯。 、仪器内置，可进行远程诊断。 、测定项目齐全。 、具备电解质测试功能，秒完成个电解质项目。 项目二、呼吸机技术参数要求 一、技术参数
?适用于成人和儿童，带雾化功能; ?每台带：的如下配置：满足呼吸机用气要求的空气压缩机、带夹板的硅胶模拟肺、全 套硅胶呼吸管路及接头、气体加温湿化装置、彩色液晶显示屏、含内置电池（当外界供空气源时能正常工作不少于小时）； ?通气模式：、、、、、； ?压力触发灵敏度：；流速触发灵敏度：-20L ?潮气量： ?压力支持水平： ?压力控制水平： 、: ?吸入氧浓度：连续可调 二、监测参数 潮气量（吸、呼）、每分钟通气量、氧浓度、气道压力（含峰压、平均压、呼气末正压），总计呼吸频率、自主呼吸频率、自主分钟呼气量。 三、售后服务 免费保修两年，维修时提供备用机。 四、付款 冲标公司在接到中标通知书三个工作日内把中标价的款项打到购买方单位帐号上作为 “签约保证金”，待合同签定后全部退还，然后双方签定合同，不能按时（接到中标通知书三个工作日内）签定合同恕不退还“签约保证金”。 ?机器验收合格后，满半年付款，余部分作为质保金满一年无质量问题付清。
支持向量机的实现
模式识别课程大作业报告——支持向量机（SVM）的实现 姓名： 学号： 专业： 任课教师： 研究生导师： 内容摘要
支持向量机是一种十分经典的分类方法，它不仅是模式识别学科中的重要内容，而且在图像处理领域中得到了广泛应用。现在，很多图像检索、图像分类算法的实现都以支持向量机为基础。本次大作业的内容以开源计算机视觉库OpenCV为基础，编程实现支持向量机分类器，并对标准数据集进行测试，分别计算出训练样本的识别率和测试样本的识别率。 本报告的组织结构主要分为3大部分。第一部分简述了支持向量机的原理；第二部分介绍了如何利用OpenCV来实现支持向量机分类器；第三部分给出在标准数据集上的测试结果。 一、支持向量机原理概述
在高维空间中的分类问题实际上是寻找一个超平面，将两类样本分开，这个超平面就叫做分类面。两类样本中离分类面最近的样本到分类面的距离称为分类间隔。最优超平面指的是分类间隔最大的超平面。支持向量机实质上提供了一种利用最优超平面进行分类的方法。由最优分类面可以确定两个与其平行的边界超平面。通过拉格朗日法求解最优分类面，最终可以得出结论：实际决定最优分类面位置的只是那些离分类面最近的样本。这些样本就被称为支持向量，它们可能只是训练样本中很少的一部分。支持向量如图1所示。 图1 图1中，H是最优分类面，H1和H2别是两个边界超平面。实心样本就是支持向量。由于最优超平面完全是由这些支持向量决定的，所以这种方法被称作支持向量机（SVM）。 以上是线性可分的情况，对于线性不可分问题，可以在错分样本上增加一个惩罚因子来干预最优分类面的确定。这样一来，最优分类面不仅由离分类面最近的样本决定，还要由错分的样本决定。这种情况下的支持向量就由两部分组成：一部分是边界支持向量；另一部分是错分支持向量。 对于非线性的分类问题，可以通过特征变换将非线性问题转化为新空间中的线性问题。但是这样做的代价是会造成样本维数增加，进而导致计算量急剧增加，这就是所谓的“维度灾难”。为了避免高维空间中的计算，可以引入核函数的概念。这样一来，无论变换后空间的维数有多高，这个新空间中的线性支持向量机求解都可以在原空间通过核函数来进行。常用的核函数有多项式核、高斯核（径向基核）、Sigmoid函数。 二、支持向量机的实现 OpenCV是开源计算机视觉库，它在图像处理领域得到了广泛应用。OpenCV 中包含许多计算机视觉领域的经典算法，其中的机器学习代码部分就包含支持向量机的相关内容。OpenCV中比较经典的机器学习示例是“手写字母分类”。OpenCV 中给出了用支持向量机实现该示例的代码。本次大作业的任务是研究OpenCV中的支持向量机代码，然后将其改写为适用于所有数据库的通用程序，并用标准数据集对算法进行测试。本实验中使用的OpenCV版本是，实验平台为Visual
支持向量机原理及应用(DOC)
支持向量机简介 摘要：支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以求获得最好的推广能力 。我们通常希望分类的过程是一个机器学习的过程。这些数据点是n 维实空间中的点。我们希望能够把这些点通过一个n-1维的超平面分开。通常这个被称为线性分类器。有很多分类器都符合这个要求。但是我们还希望找到分类最佳的平面，即使得属于两个不同类的数据点间隔最大的那个面，该面亦称为最大间隔超平面。如果我们能够找到这个面，那么这个分类器就称为最大间隔分类器。 关键字：VC 理论 结构风险最小原则 学习能力 1、SVM 的产生与发展 自1995年Vapnik 在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解
支持向量机训练算法综述_姬水旺
收稿日期:2003-06-13 作者简介:姬水旺(1977)),男,陕西府谷人,硕士,研究方向为机器学习、模式识别、数据挖掘。 支持向量机训练算法综述 姬水旺,姬旺田 (陕西移动通信有限责任公司,陕西西安710082) 摘 要:训练SVM 的本质是解决二次规划问题,在实际应用中,如果用于训练的样本数很大,标准的二次型优化技术就很难应用。针对这个问题,研究人员提出了各种解决方案,这些方案的核心思想是先将整个优化问题分解为多个同样性质的子问题,通过循环解决子问题来求得初始问题的解。由于这些方法都需要不断地循环迭代来解决每个子问题,所以需要的训练时间很长,这也是阻碍SVM 广泛应用的一个重要原因。文章系统回顾了SVM 训练的三种主流算法:块算法、分解算法和顺序最小优化算法,并且指出了未来发展方向。关键词:统计学习理论;支持向量机;训练算法 中图分类号:T P30116 文献标识码:A 文章编号:1005-3751(2004)01-0018-03 A Tutorial Survey of Support Vector Machine Training Algorithms JI Shu-i wang,JI Wang -tian (Shaanx i M obile Communicatio n Co.,Ltd,Xi .an 710082,China) Abstract:Trai n i ng SVM can be formulated into a quadratic programm i ng problem.For large learning tasks w ith many training exam ples,off-the-shelf opti m i zation techniques quickly become i ntractable i n their m emory and time requirem ents.T hus,many efficient tech -niques have been developed.These techniques divide the origi nal problem into several s maller sub-problems.By solving these s ub-prob -lems iteratively,the ori ginal larger problem is solved.All proposed methods suffer from the bottlen eck of long training ti me.This severely limited the w idespread application of SVM.T his paper systematically surveyed three mains tream SVM training algorithms:chunking,de -composition ,and sequenti al minimal optimization algorithms.It concludes with an illustrati on of future directions.Key words:statistical learning theory;support vector machine;trai ning algorithms 0 引 言 支持向量机(Support Vector M achine)是贝尔实验室研究人员V.Vapnik [1~3]等人在对统计学习理论三十多年的研究基础之上发展起来的一种全新的机器学习算法,也使统计学习理论第一次对实际应用产生重大影响。SVM 是基于统计学习理论的结构风险最小化原则的,它将最大分界面分类器思想和基于核的方法结合在一起,表现出了很好的泛化能力。由于SVM 方法有统计学习理论作为其坚实的数学基础,并且可以很好地克服维数灾难和过拟合等传统算法所不可规避的问题,所以受到了越来越多的研究人员的关注。近年来,关于SVM 方法的研究,包括算法本身的改进和算法的实际应用,都陆续提了出来。尽管SVM 算法的性能在许多实际问题的应用中得到了验证,但是该算法在计算上存在着一些问题,包括训练算法速度慢、算法复杂而难以实现以及检测阶段运算量大等等。 训练SVM 的本质是解决一个二次规划问题[4]: 在约束条件 0F A i F C,i =1,, ,l (1)E l i =1 A i y i =0 (2) 下,求 W(A )= E l i =1A i -1 2 E i,J A i A j y i y j {7(x i )#7(x j )} = E l i =1A i -1 2E i,J A i A j y i y j K (x i ,x j )(3)的最大值,其中K (x i ,x j )=7(x i )#7(x j )是满足Merce r 定理[4]条件的核函数。 如果令+=(A 1,A 2,,,A l )T ,D ij =y i y j K (x i ,x j )以上问题就可以写为:在约束条件 +T y =0(4)0F +F C (5) 下,求 W(+)=+T l -12 +T D +(6) 的最大值。 由于矩阵D 是非负定的,这个二次规划问题是一个凸函数的优化问题,因此Kohn -Tucker 条件[5]是最优点 第14卷 第1期2004年1月 微 机 发 展M icr ocomputer Dev elopment V ol.14 N o.1Jan.2004
CS全自动生化分析仪操作规程精编版
C S全自动生化分析仪 操作规程 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-9018）
CS-1300全自动生化分析仪操作规程 一、开机程序 1.1开机前检查 ①加样系统 探针（样品针、试剂针），搅拌棒是否沾有水滴，脏污，是否弯曲，堵塞；反应槽以及各清洗槽是否脏污或堵塞。如有以上情况发生，请参照“维护指南”进行。 ②清洗液 测试前先检查清洗液，不足时添加，具体位置如下： 清洗液位置清洗液种类 W1……………………………CS-碱性清洗液 ★W2……………………………CS-ISE清洗液 ★W3……………………………CS-酸性清洗液 清洗液盒………………………CS-碱性清洗液 45号位置………………………CS-抗菌无磷清洗液 ★此清洗液为选用 注：以上所有清洗液请使用迪瑞原厂清洗液
③废液桶 应保证废液桶有足够的空间盛装废液，当桶满时，及时倒掉并清理。 ④打印机 检查打印机是否正确地安装，打印纸是否充足。 ⑤仪器台面 检查仪器台面是否清洁，有无杂物。 ⑥供电电源 检查UPS电源开关应处再打开（ON）状态。 ⑦供水 打开自来水阀门，接通纯水机的电源，保证春水装置清洁，纯水机能正常给仪器供水且供水管路连接正确。 注：CS系列全自动生化分析仪耗水量最大为40L/h（CS-800为60L/h）,要求纯水导电率小于1us/cm。 ⑧连接 分析仪与计算机主机间用通讯电缆正确地连接。 1.2开机 ①打开仪器右侧下方空开（总电源开关）。
注：为保证试剂仓和样样品圈的冷藏作用，存放试剂时，总电源开关处于打球开状态。 ②打开仪器右侧上方的电源开关（分析部电源）。 ③打开电脑，进入“CS全自动生化仪”操作软件，仪器进入待机状态后，方可进行下一步操作。 1.3开机后试剂准备 ①在软件主界面上点击“试剂信息”键，查看各试剂的剩余量。 ②更换试剂：结合当日预计测定量及时更换试剂（不同批号的试剂不能混合使用），试剂位置按屏幕显示放置，注意试剂瓶内不能有气泡。 ③试剂水平扫描：仪器可进行“自动扫描试剂水平”和“手工扫描试剂水平”两种试剂水平扫描模式。 自动扫描试剂水平：更换试剂完成后，如果“试剂信息”窗体下的“自动扫描试剂水平”单选框被选。那么仪器在盖好试剂盘盖后将自动进行试剂水平的扫描； 手工扫描试剂水平：更换试剂完成后，点击“试剂信息”窗体下的“手工扫描试剂水平”键，此时仪器进行试剂水平扫描，扫描完成后方可进行测试。 二、常规操作程序 2.1单个样本登记 在主界面点击“样本登记”选项，输入以下相应内容：
支持向量机理论与应用研究综述_张博洋
第19期2015年10月No.19October，2015 无线互联科技 Wireless Internet Technology 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是通过分析统计理论基础上形成的模式分类方法。上述方式在实际实施的时候，依据最小化风险的基本原则有效增加系统的泛化作用，也是一种为了得到最小误差实施的决策有限训练样中的独立测试集，能够适当分析和解决学习问题、选择模型问题、维数灾难问题等。研究SVM主要就是分析支持向量机自身性质，此外还分析提高应用支持向量机的广度和深度，在文本分类、模式分类、分析回归、基因分类、识别手写字符、处理图像等方面得到应用。1 支持向量机的原理分析1.1 结构风险最小化 依据能够应用的有限信息样本，不能合理计算分析期望风险，所以，传统方式应用主要是经验风险最小化（ERM）标准， 利用样本对风险进行定义： 基于统计学理论分析函数集以及实际经验风险的关系，也就是推广性的界。总结分析上述问题，能够得到实际风险 和经验风险之间概率1-符合以下条件关系： 其中l是训练集样本数，h为函数集VC维，体现高低复杂 性，从上述理论基础可以发现，通过两部分构成学习机实际风险：一是置信范围；二是经验风险也就是训练误差。机器学习的时候不仅需要经验风险，还要尽可能缩小VC维符合置信范围，保证能够获得实际比较小的风险，实际上就是结构风险最小化SRM （Structure Risk Minimization）原则[1]。1.2 支持向量机 支持向量机实际上从最优化线性分析分类超平面形成技术，分析情况的时候，最基本理念就是2类线性。支持向量机学习的主要目的就是能够发现最优超平面，不仅需要正确分开2类样本，还能够具备最大的分类间隔。分类间隔就是说距离超平面最近的2类分类样本，并且可以与2类分类平面间距平行。分析线性分类问题，假设T是训练集： {（x 1，y 2），...，（x l ，y l ）}∈（X×Y）l ，其中x i ∈x=R n ，yi ∈y={-1,1}，i=1,2，...，l。假设（ωx）+b=0是超平面，超平面和训练集之间的集合间距就是1/ω。可以通过以下方式找到最大间隔超平面问题中的原始优化问题： b w min )(ωτ=1/2ω2 ， S.t. y i （（ωx i ）+b）≥1，i=1，...，l 利用Wolfe对偶定理，能够等价原始最优化问题得到相 关对偶问题： α≥0，i=1，...，l， 此时能够得到最优解就是引入松弛变量以后能够得到等价对偶问 题： 其中，C （C＞0）是惩罚因子。1.3 核函数 很多不可分线性问题，在某个高位特征空间中合理筛选符合分类样本情况的非线性变换映射，确保能够得到高维空间目标样本线性可分。依据上述方式进行计算的时候，仅仅只是计算训练样本内积，需要依据原空间来实现函数，不需要分析变换形式，依据泛函基本理论，一种核函数K （x，x /）需要充分符合Mercer ，与某空间变化内积对应。 假设对应变化核函数是K （x，x /），K （x，x /）=（φ（x），φ（x /）），依据之前分析的原始对偶问题，得到相应的决策函数就是： f （x）=sgn *) ),(*(1 b i x x i K y i l i +∑=α，有3种常见的核函数，一是径向有机函数（RBF） ： 二是多项式核函数： 作者简介：张博洋（1990-），男，天津，硕士研究生；研究方向：数据挖掘。 支持向量机理论与应用研究综述 张博洋 （北京交通大学 计算机与信息技术学院，北京 100044） 摘 要：文章研究支持向量机技术，分析支持向量机的运行基本原理，研究支持向量机技术中的多类问题和选择核函数，并 且从人脸检测、文本分类、处理图像、识别手写字符等方面合理分析支持向量机，为进一步应用和发展支持向量机技术提供依据和保证。关键词：支持向量机；理论；应用；综述
支持向量机(SVM)算法推导及其分类的算法实现
支持向量机算法推导及其分类的算法实现 摘要：本文从线性分类问题开始逐步的叙述支持向量机思想的形成，并提供相应的推导过程。简述核函数的概念，以及kernel在SVM算法中的核心地位。介绍松弛变量引入的SVM算法原因，提出软间隔线性分类法。概括SVM分别在一对一和一对多分类问题中应用。基于SVM在一对多问题中的不足，提出SVM 的改进版本DAG SVM。 Abstract：This article begins with a linear classification problem, Gradually discuss formation of SVM, and their derivation. Description the concept of kernel function, and the core position in SVM algorithm. Describes the reasons for the introduction of slack variables, and propose soft-margin linear classification. Summary the application of SVM in one-to-one and one-to-many linear classification. Based on SVM shortage in one-to-many problems, an improved version which called DAG SVM was put forward. 关键字：SVM、线性分类、核函数、松弛变量、DAG SVM 1. SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。 对于SVM的基本特点，小样本，并不是样本的绝对数量少，而是与问题的复杂度比起来，SVM算法要求的样本数是相对比较少的。非线性，是指SVM擅长处理样本数据线性不可分的情况，主要通过松弛变量和核函数实现，是SVM 的精髓。高维模式识别是指样本维数很高，通过SVM建立的分类器却很简洁，只包含落在边界上的支持向量。
全自动生化仪使用说明书.doc
便携式生化检测仪 340 使用说明书便携式生化检测仪
【产品名称】便携式生化检测仪 【型号】340 【产品性能】 便携式生化检测仪(以下简称POC)。 POC专用于检测本公司体外诊断试剂盒“同型半胱氨酸检测试剂盒”，用于定量检测临床血清或血浆样本中同型半胱氨酸（HCY）。 POC是集样本处理、检测及分析报告一体化的便携式生化检测仪，无需外置电脑和安装软件。一次检测一份样本，约15分钟内完成检测并报告定量检测结果，具有机体小巧、携带及安装简便，操作简单快捷的特点。 POC控制过程：将含有检测试剂及样本的专用检测管放入测试盒内后，通过触摸屏控制，读取RFID 卡上的参数，自动完成搅拌、孵育、检测；自动计算样品中被检物的浓度并报告检测结果。 产品主要性能参数如下： 重量：3.5kg 外形尺寸：260×145×140cm 检测波长：340nm 自动控温：37℃ 电源：由电源适配器将电网电源AC100-240V，50/60Hz转换为DC12V电流4.0 A。 额定功率：30VA 工作温度：15℃～30℃ 相对湿度：40％～85％ 大气压力：86.0 kPa～106.0 kPa 储存：经包装后的POC应存储在0℃～40℃，相对湿度不超过85%，无腐蚀性气体和通风良好的环境内。 运输：运输过程中应防止受到剧烈冲击、雨淋和曝晒。 【适用范围】 本仪器仅与本公司生化检测试剂盒“同型半胱氨酸检测试剂盒”配套使用，用于定量检测临床血清或血浆样本中生化成分检测。 【禁忌症】 无。 【主要结构】 由主机和电源适配器组成，仪器外观见图1，接口见图2。
图２仪器背面接口 【注意事项、警示以及提示性内容】 1.严禁非授权维修人员自行拆开机体。 2.禁止使用非专用管，以免损坏仪器。 3.检测操作时，放入检测管以前，确认管盖盖严，拭净管体外残留液体。 4.当系统工作时，切勿接触系统上的运动部件。 5.不可手动开检测盖。 6.使用触摸屏，只能用手指接触，禁止使用笔或尖锐物体接触。 7.必须使用专用的试剂盒，使用前确认试剂盒的适用性。 8.必须使用专用的试剂盒专用RFID卡，否则无法检测。 9.必须在有效期内使用试剂盒和RFID卡。 10.使用试剂、样本应严格按照相关管理规范执行。 11.剩余试剂、样本及废弃物的处理严格执行国家有关医疗废弃物处理规范执行。 12使用过的仪器进行运输、维修或储存前，应用75%的酒精对检测盒及仪器表面仔细清洁消毒，以防止污染及可能的生物风险。 【图形、符号、缩写的解释】 图形、符号、缩写名称解释 警告指本部位存在一定的危险，操作时应小心。 参考说明书参考说明书 怕晒表明运输包装件不能直接照晒 怕雨表明包装件怕雨淋 禁止翻滚表明不能翻滚运输包装
全自动生化分析仪产品技术要求mairui
2.性能指标 2.1主要性能指标 2.1.1杂散光 BS-200E、BS-220E：吸光度应不小于4.6。 BS-360E、BS-360S、BS-370E：吸光度应不小于4.9。 2.1.2吸光度线性范围 BS-200E、BS-220E：相对偏倚在±5%范围内的最大吸光度应不小于3.3。 BS-360E、BS-360S、BS-370E：相对偏倚在±5%范围内的最大吸光度应不小于3.5。 2.1.3吸光度准确度 应满足表1的要求。 表 1 吸光度准确度 2.1.4吸光度的稳定性 吸光度变化应不大于0.01。 2.1.5吸光度的重复性 用变异系数(CV值)表示，应不大于1%。 2.1.6反应杯温度准确度与波动度 恒温室的温度应在37±0.3℃内，温度波动范围应不大于±0.1℃。 2.1.7样品携带污染率 BS-200E、BS-220E：样品携带污染率应不大于0.1%。 BS-360E、BS-360S、BS-370E：样品携带污染率应不大于0.05%。 2.1.8加样准确度与重复性
加样准确度与重复性应满足表2的要求。 表 2 加样准确度和重复性 2.1.9电解质分析模块携带污染率 电解质分析模块的携带污染率应满足表 3 的要求。 2.1.10电解质分析模块稳定性 电解质分析模块的稳定性应满足表 3 的要求。 2.1.11电解质分析模块准确度 电解质分析模块准确度应满足表 3 的要求。 2.1.12电解质分析模块精密度 电解质分析模块的精密度应满足表 3 的要求。 2.1.13电解质分析模块线性 电解质分析模块的线性应满足表 3 的要求。 表 3 电解质分析模块性能要求
贝克曼dxc600全自动生化分析仪操作规程
1．目的：规范贝克曼DXC600操作 2．适用范围：贝克曼DXC600检测过程 3．支持性文件：《全国临床检验操作规程》(第三版)、《临床检验操作规程编写要求》（WS/T227-2002） 4．操作规程： Ⅰ仪器开机程序 1．开机运行 开机检查MC部分试剂量是否充足，真空压力，水压，空气压力是否处在正常范围。 注意事项：日程维护保养（详见贝克曼保养手册） 例：每日保养工作：开机前用70%酒精擦洗试剂针和搅拌针。 2．安装试剂 a．首先检查试剂状态。在主菜单选定Rgts/Cal。 b．安装试剂 从主菜单选择Rgts/Cal，显示试剂状态屏幕 ↓ 点击试剂名称旁的Pos(1,2,3……)，选定试剂放置的位置 ↓ 按F1 Load键，打开试剂舱闸门 ↓ 放入试剂，扫描试剂条码，关闭试剂舱闸门 ↓ 仪器自动检测试剂液面、较准日期等，并显示相应信息。 注意事项： a．AST、ALT、CK试剂需预处理：步骤将C孔试剂全部加打入A孔然后充分混匀。b．TBIL试剂需预处理：将C孔试剂吸取200微升到B孔然后充分混匀。 Ⅱ样品前运行程序 1．清除昨天的测试结果：
选Sample ↓ 选Clear F7 ↓ 输入昨天的日/月/年 ↓ 确定，即清除样品结果 2．冲洗仪器管道： 选Utils ↓ 选Prime F1 ↓ Prime all，清洗5次 Ⅲ仪器校准程序 定标： 选择Rgts/Cal，显示试剂状态屏幕 ↓ 点击试剂名称旁的Pos(1,2,3……)，选择需要定标的项目 ↓ 按F7 Assign，选择定标液的类型，并输入试剂架号及位置 ↓ Cancel退出保存，放入定标液架，RUN。 注意事项： a．注有“＊”的试剂都需要定标 b．K、Na、Cl、Ca离子项目每隔24小时需要定标一次。 C．贝克曼原装试剂校准周期严格参照贝克曼试剂说明书规定。 *如有项目校准失败必须查找分析原因并要快速解决问题* Ⅳ生化室内质控 取贝克曼高低两个浓度水平质控品，室温放置10-20分钟，摇匀后进行测定，随后将质控值输入质控分析软件进行质控分析。要质控在控后才能开机检测病人标本。 每天做二次质控，开机运行后做一次，中午仪器运行时再做一次。 注意事项： 如有项目失控首先要根该项目的失控类型判断是系统误差还是随机误差引起的，再查找失控原因，解决问题，最后必需重做质控在控后才能做该项目。 Ⅴ样本运行程序
【VIP专享】迈瑞BS-480全自动生化分析仪标准操作规程
迈瑞BS-480全自动生化分析仪标准操作规程 1 BS-480全自动生化分析仪标准操作规程（开/关机程序） 1.1 开机 1.1.1 依次打开总电源、UPS电源、分析部主电源、分析部电源、操作部显示器电源、操作部主机电源； 1.1.2 开启操作部主机后启动操作软件，在对话框中输入用户名：ServiceUser 密码；#BS8A#SEU (1) 若只关闭分析部电源保持试剂盘制冷，则要依次打开分析部电源、操作部显示器电源、操作部主机电源； (2) 若使用仪器睡眠功能，则只需在对话框中输入用户名与密码，重新登陆； 1.2 分析前准备 1.2.1 观察各压力表是否在绿色标线之内； 1.2.2 检查去离子水是否足够、废液管道有否堵塞，废液桶是否清空； 1.2.3 检查高浓度清洗桶是否有足够高浓度清洗液； 1.2.4 确认试剂盘的D1号位置已放置碱清洗液，D2号位置已放置酸清洗液，W号位置已放置去离子水。 1.2.5 检查样本针，确认无污物，无弯折。如有污物，清洗样本针。如有弯折，更换样本针。 1.2.6 检查试剂针，确认无污物，无弯折。如有污物，清洗样本针。如有弯折，更换样本针。 1.2.7 检查搅拌杆，确认搅拌杆表面无污物，杆无弯折。如有污物，清洗搅拌杆。 1.3 关机 1.3.1 仪器处于“空闲”状态时，可以点击【退出】按钮，按提示选择【关机】或【退出操作软件】进行关机操作。依次关闭操作部主机电源，操作部显示器电源，分析部电源， 分析部主电源，UPS电源、总电源。此时需要取走试剂盘内试剂放到冰箱或冷库保存。 1.3.2 如保留试剂制冷功能，则不需要关闭分析部主电源、UPS电源和总电源。 1.3.3 如需切换不同操作者，仪器处于“空闲”状态时，可点击【退出】按钮选择【注销】后重新以新用户登陆。 1.3.4 如需进行休眠功能，仪器处于“空闲”状态时，可点击【退出】按钮选择【休眠】，仪器进入休眠状态。 1.3.5 清理取走样本盘所有标本。 2 BS-480全自动生化分析仪标准操作规程分析参数设置程序 2.1 在主界面下选择【应用】→【项目设置】，选择相应位置，点击【设置F1】，在弹出对话框中选择生化项目，点击【确定】，进行参数设置； 2.1.1 项目设置； (1) 项目简称：项目的简要名称，由英文字母、数字、下划线、+、-、*、/ 组成。 (2) 项目全称：项目的完整名称，可以为空。 (3) 样本类型：在下拉菜单中选择该项目要测试的样本类型（血清、血浆、尿液、脑脊液、其他）。 (4) 分析方法：在下拉菜单中选择该项目的测定方法（动力学法、固定时间法、终点法）。 (5) 反应方向：下拉菜单选择“上升”、“下降”。为必须输入内容。
支持向量机(SVM)原理及应用概述
东北大学 研究生考试试卷 考试科目：信号处理的统计分析方法 课程编号： 09601513 阅卷人: 刘晓志 考试日期： 2012年11月07日 姓名：赵亚楠 学号： 1001236 注意事项 1.考前研究生将上述项目填写清楚.
2.字迹要清楚,保持卷面清洁. 3.交卷时请将本试卷和题签一起上交. 4.课程考试后二周内授课教师完成评卷工作,公共课成绩单与试卷交 研究生院培养办公室,专业课成绩单与试卷交各学院,各学院把成 绩单交研究生院培养办公室. 东北大学研究生院培养办公室 支持向量机（SVM）原理及应用 目录 一、SVM的产生与发展 (3) 二、支持向量机相关理论 (4) （一）统计学习理论基础 (4) （二）SVM原理 (4) 1．最优分类面和广义最优分类面 (5) 2．SVM的非线性映射 (7)
3．核函数 (8) 三、支持向量机的应用研究现状 (9) （一）人脸检测、验证和识别 (10) （二）说话人／语音识别 (10) （三）文字／手写体识别 (11) （四）图像处理 (11) （五）其他应用研究 (12) 四、结论和讨论 (12) 支持向量机（SVM ）原理及应用 一、SVM 的产生与发展 自1995年Vapnik 在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目 标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即