本文關(guān)鍵詞：全自動(dòng)多功能免疫檢驗(yàn)過程關(guān)鍵問題的優(yōu)化研究　出處：《華南理工大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著生態(tài)環(huán)境、工作壓力、食品安全等問題的惡化,腫瘤、乙肝等各類重大疾病的發(fā)生率也在大量增高,因而免疫檢驗(yàn)器械作為檢測(cè)這類疾病的設(shè)備在臨床醫(yī)學(xué)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛和頻繁。手工檢驗(yàn)或者半自動(dòng)的檢驗(yàn)器械已不能滿足臨床檢驗(yàn)的需求,促使對(duì)全自動(dòng)化的免疫檢驗(yàn)醫(yī)療器械的需求越來(lái)越迫切。目前,國(guó)外產(chǎn)品壟斷了國(guó)內(nèi)大部分的市場(chǎng),國(guó)內(nèi)現(xiàn)已研制出的免疫檢驗(yàn)醫(yī)療器械,雖在成本上較國(guó)外產(chǎn)品有優(yōu)勢(shì),但性能上還需要提高和完善。因此研究開發(fā)具有國(guó)內(nèi)先進(jìn)水平與國(guó)際接軌的免疫檢驗(yàn)器械已經(jīng)刻不容緩�；诖�,本論文針對(duì)提高免疫檢驗(yàn)過程的檢驗(yàn)效率、可靠性評(píng)估和優(yōu)化設(shè)備配置等方面進(jìn)行了關(guān)鍵問題的優(yōu)化研究,具體工作和研究成果如下:1.針對(duì)提高免疫檢驗(yàn)過程效率的問題,在分析了免疫檢驗(yàn)過程的調(diào)度機(jī)理后,建立了對(duì)單一類型檢驗(yàn)項(xiàng)目的基于時(shí)間約束Petri網(wǎng)模型,以最小化總完成檢驗(yàn)時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo),實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn)過程工序優(yōu)化調(diào)度。在模型求解過程中,首先利用隊(duì)列理論的方法,考慮檢驗(yàn)過程的多種約束,求取該優(yōu)化問題的最優(yōu)解。為進(jìn)一步滿足部分檢驗(yàn)工序的等待時(shí)間約束,通過計(jì)算各項(xiàng)目工序檢驗(yàn)等待時(shí)間矩陣與工序時(shí)間約束矩陣的差異性來(lái)調(diào)整相應(yīng)檢驗(yàn)工序開始時(shí)間,使這些工序間的等待時(shí)間滿足約束要求。最后,運(yùn)用Matlab和CPN Tools進(jìn)行了仿真,結(jié)果表明了在對(duì)單一類型的檢驗(yàn)項(xiàng)目進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度時(shí),所建模型和方法具有較好的可行性。2.針對(duì)不同類型檢驗(yàn)項(xiàng)目同時(shí)檢驗(yàn)的效率優(yōu)化問題,提出了一種基于諾蘭模型思想的混沌粒子群算法(NMPSO),解決了以最小化總完成檢驗(yàn)時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)的檢驗(yàn)工序調(diào)度優(yōu)化問題。首先從全新的系統(tǒng)認(rèn)知過程和角度分析了粒子群算法(PSO),考慮到諾蘭模型強(qiáng)調(diào)信息資源整合的重要性,借鑒諾蘭六階段模型基礎(chǔ)上構(gòu)建了NMPSO算法框架。為保證算法搜索的遍歷性,利用混沌映射確定PSO的慣性因子和加速因子。然后基于諾蘭模型中對(duì)信息集成、平衡以及協(xié)調(diào)的思想,利用粒子本身記憶信息、個(gè)體局部信息和群體間的共同信息增加了信息均衡項(xiàng),改進(jìn)PSO的速度和位置更新公式。另外,設(shè)計(jì)了粒子群歐氏距離指數(shù),由其判斷并保證搜索初期粒子的多樣性,提高了粒子的全局搜索能力。為了驗(yàn)證提出的NMPSO尋優(yōu)性能,選取了6個(gè)Benchmark標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)測(cè)試。與最新相關(guān)算法的對(duì)比測(cè)試結(jié)果比較,表明所提方法具有較好的性能。最后,該方法被運(yùn)用到具有不同類型檢驗(yàn)項(xiàng)目的免疫檢驗(yàn)過程的調(diào)度優(yōu)化上,仿真驗(yàn)證了該方法的有效性和合理性。3.針對(duì)醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)過程中對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果高可靠性的要求,從可信限理論出發(fā),利用定時(shí)截尾試驗(yàn)所獲得的無(wú)失效數(shù)據(jù),對(duì)免疫檢驗(yàn)過程的可靠性進(jìn)行評(píng)價(jià)。考慮到檢驗(yàn)過程的可靠性可看成是服從指數(shù)分布,在此情形下證明了先驗(yàn)分布密度函數(shù)隨著超參數(shù)指數(shù)遞增的雙側(cè)M-Bayes可信限和雙側(cè)經(jīng)典可信限的一般形式的幾個(gè)相關(guān)定理,給出了關(guān)于指數(shù)?的雙側(cè)M-Bayes可信限的可靠度的定理和證明。所證定理說明雙側(cè)M-Bayes可信限比雙側(cè)經(jīng)典可信限在可靠性求取中具有更好的結(jié)果。最后,將雙側(cè)M-Bayes可信限的可靠性求取方法用于免疫檢驗(yàn)過程的可靠性評(píng)價(jià)上。該方法在保證檢驗(yàn)過程高可靠性下,可指導(dǎo)設(shè)備的配置優(yōu)化組合。4.提出了一種基于改進(jìn)的熵權(quán)區(qū)間數(shù)多目標(biāo)TOPSIS決策方法,解決了具有不確定性的免疫檢驗(yàn)醫(yī)療器械成本、檢驗(yàn)效率和檢驗(yàn)過程可靠性的多目標(biāo)決策問題。實(shí)現(xiàn)在保證多目標(biāo)優(yōu)化的情況下,確定滿足醫(yī)院個(gè)性化需求的設(shè)備購(gòu)置方案。首先,根據(jù)區(qū)間數(shù)與精確數(shù)的差異性和共性,利用決策問題的初始數(shù)據(jù)的上限、下限和中值的組合對(duì)決策初始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行了改進(jìn),從數(shù)學(xué)理論上證明了該標(biāo)準(zhǔn)化方法的改進(jìn)滿足標(biāo)準(zhǔn)化處理的三原則和區(qū)間退化為精確數(shù)時(shí)的一致性,使標(biāo)準(zhǔn)化更為合理和準(zhǔn)確。接著,利用區(qū)間數(shù)可能度概念,結(jié)合熵值賦權(quán)法能很好描述系統(tǒng)的不確定的優(yōu)勢(shì),給出了多個(gè)目標(biāo)的客觀權(quán)重的改進(jìn)求取方法。最后,將得到的改進(jìn)方法應(yīng)用于免疫檢驗(yàn)的多目標(biāo)決策問題中,并與其他文獻(xiàn)中的多目標(biāo)決策方法進(jìn)行對(duì)比分析,實(shí)例驗(yàn)證結(jié)果表明該方法在不確定區(qū)間數(shù)多目標(biāo)決策優(yōu)化上具有更好的優(yōu)越性和準(zhǔn)確性,且決策結(jié)果可用于指導(dǎo)醫(yī)院確定設(shè)備購(gòu)置的優(yōu)化方案。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of immune test , this paper proposes a time - constrained Petri net model based on NMPSO . This paper improves the reliability of the process of immune inspection by using the non - failure data obtained by the timing truncation test , and proves that the reliability of the two - sided M - Bayes credible limit is better than that of the two - sided classical confidence limit .

【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;R446.6

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本文編號(hào)：1389208