一種基于曲線(xiàn)擬合和毒理分析算法的水質(zhì)遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供一種基于曲線(xiàn)擬合和毒理分析算法的水質(zhì)遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法，通過(guò)水質(zhì)綜合生物毒性分析儀監(jiān)測(cè)采樣液中的有毒物質(zhì)對(duì)生物發(fā)光桿菌發(fā)光強(qiáng)度的抑制程度，并將發(fā)光強(qiáng)度信息發(fā)送給遠(yuǎn)程服務(wù)器，在服務(wù)器中對(duì)發(fā)光強(qiáng)度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后確定污水毒性的污染等級(jí)，并可以通過(guò)遠(yuǎn)程客戶(hù)端查詢(xún)結(jié)果信息。相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明通過(guò)植入改進(jìn)的曲線(xiàn)擬合算法，以Fabonacci法進(jìn)一步優(yōu)化改進(jìn)的曲線(xiàn)擬合模型的各項(xiàng)系數(shù)，實(shí)現(xiàn)毒性物質(zhì)成分和濃度的預(yù)測(cè)；同時(shí)本發(fā)明還考慮磁力攪拌時(shí)間、培養(yǎng)溫度、培養(yǎng)時(shí)間、暴露時(shí)間及pH值范圍對(duì)結(jié)果測(cè)定值的作用下，分析各條件對(duì)發(fā)光菌生物毒性實(shí)驗(yàn)的影響，從而提高分析儀測(cè)量精度、穩(wěn)定性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種基于曲線(xiàn)擬合和毒理分析算法的水質(zhì)遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及水質(zhì)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于曲線(xiàn)擬合和毒理分析算法 的水質(zhì)遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，多組分同時(shí)檢測(cè)和智能化的水質(zhì)傳感器是目前水質(zhì)在 線(xiàn)分析檢測(cè)的熱門(mén)研究方向，其技術(shù)日益成熟，已逐漸進(jìn)入應(yīng)用階段。自上世紀(jì)70年代至80 年代初以來(lái)，國(guó)外科學(xué)家成功地從海洋生物體內(nèi)分離出對(duì)人體無(wú)害，對(duì)有毒化學(xué)物質(zhì)敏感 的發(fā)光細(xì)菌，并將其用于檢測(cè)水體綜合毒性?，F(xiàn)在這種簡(jiǎn)單、快速的水體綜合毒性檢測(cè)技術(shù) 已經(jīng)較為廣泛的被采用。在國(guó)外某些國(guó)家和地區(qū)，用發(fā)光微生物對(duì)環(huán)境污染情況進(jìn)行監(jiān)測(cè) 的技術(shù)已經(jīng)趨于成熟。美國(guó)已將采用生物毒性分析法檢測(cè)水質(zhì)綜合毒性的方法用于污染物 排放檢測(cè)領(lǐng)域。德國(guó)已將發(fā)光微生物檢測(cè)法確定為官方DIN檢測(cè)手段。如今該項(xiàng)檢測(cè)技術(shù)已 被全面地應(yīng)用于水體和部分化學(xué)制品的檢測(cè)領(lǐng)域。其應(yīng)用領(lǐng)域已不僅局限于實(shí)驗(yàn)場(chǎng)合，而 是向著環(huán)境污染檢測(cè)領(lǐng)域普及應(yīng)用的方向發(fā)展。
[0003] 目前，大部分的水質(zhì)分析儀還只是處于檢測(cè)功能。隨著生活環(huán)境的逐漸惡劣，水中 含有的成分更加復(fù)雜化，水質(zhì)分析儀的需求性更加明顯，可以預(yù)見(jiàn)，在不久的將來(lái)，水質(zhì)遠(yuǎn) 程在線(xiàn)分析技術(shù)必將越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于生活的各個(gè)領(lǐng)域。從過(guò)去10年的市場(chǎng)情況來(lái)看， 水質(zhì)的檢測(cè)技術(shù)的需求性非常廣泛，水質(zhì)分析儀的產(chǎn)品也將應(yīng)用到了許多方面。
[0004] 當(dāng)前，數(shù)據(jù)擬合是一種重要的數(shù)據(jù)處理方法，多項(xiàng)式曲線(xiàn)擬合又是一種較常用的 數(shù)據(jù)擬合方法。采用曲線(xiàn)擬合的思想對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來(lái)研究開(kāi)發(fā)現(xiàn)代儀器儀表，可以對(duì)儀 器儀表的檢測(cè)達(dá)到預(yù)測(cè)的功能，和對(duì)數(shù)據(jù)趨勢(shì)的分析，并能提高設(shè)備的自動(dòng)化智能化程 度。進(jìn)而可以提高現(xiàn)有測(cè)量系統(tǒng)的總體性能和執(zhí)行效率。在儀器儀表的設(shè)計(jì)過(guò)程中采用數(shù) 學(xué)知識(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以使得儀器儀表實(shí)現(xiàn)對(duì)檢測(cè)的水質(zhì)樣品達(dá)到毒性預(yù)測(cè)功能等優(yōu) 點(diǎn)。
[0005] 在曲線(xiàn)擬合的方法中，常用的模型包括指數(shù)模型、Hoerl模型、Weibull模型、最小 二乘曲線(xiàn)擬合模型、雙曲函數(shù)模型等。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在以上傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)上又 提出了許多改進(jìn)的曲線(xiàn)擬合模型，比如：修正Hoerl模型等，取得了良好的效果。然而，這些 方法均是采用實(shí)際值偏離局部相似曲線(xiàn)的縱向距離的最小思想，因此，它實(shí)質(zhì)是保證了局 部相似曲線(xiàn)與預(yù)測(cè)時(shí)刻前若干點(diǎn)的"值相似"而不是"形相似"，將會(huì)導(dǎo)致這些方法在拐點(diǎn)處 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不高，并且相似方法是目前在天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中被廣泛使用的方法，該方法能夠 達(dá)到很好的預(yù)測(cè)功能。因此，如何在實(shí)現(xiàn)曲線(xiàn)擬合程度高、解決在拐點(diǎn)處預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不高的 情況的下，還能實(shí)現(xiàn)對(duì)采樣水質(zhì)中毒性物質(zhì)的預(yù)測(cè)功能等問(wèn)題，進(jìn)一步研究、調(diào)整、仿真和 定制化，已經(jīng)成為優(yōu)化水質(zhì)綜合生物毒性遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的瓶頸問(wèn)題之一。
[0006] 在水質(zhì)綜合生物毒性分析儀中，為提高儀器的精確度、穩(wěn)定性以及可靠性，環(huán)境等 外在干擾和發(fā)光菌的生理特征將成為水質(zhì)綜合生物毒性遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的又一瓶頸問(wèn) 題。
[0007] 故，針對(duì)目前現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述缺陷，實(shí)有必要進(jìn)行研究，以提供一種方案， 解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種精確度高、穩(wěn)定性好、可靠性高、能夠遠(yuǎn)程 實(shí)時(shí)性的監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)毒性物質(zhì)的預(yù)測(cè)以及異常變量分析的基于曲線(xiàn)擬合和毒理分析算法的 水質(zhì)綜合生物毒性遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法，以解決上述問(wèn)題。
[0009] 為了克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0010] 一種基于曲線(xiàn)擬合和毒理分析算法的水質(zhì)遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法，通過(guò)水質(zhì)綜合生物 毒性分析儀監(jiān)測(cè)采樣液中的有毒物質(zhì)對(duì)生物發(fā)光桿菌發(fā)光強(qiáng)度的抑制程度，并將發(fā)光強(qiáng)度 信息發(fā)送給遠(yuǎn)程服務(wù)器，在服務(wù)器中對(duì)發(fā)光強(qiáng)度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后確定污水毒性的污染 等級(jí)，并可以通過(guò)遠(yuǎn)程客戶(hù)端查詢(xún)結(jié)果信息；
[0011]其中，在服務(wù)器中對(duì)發(fā)光強(qiáng)度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的步驟包括：
[0012] 步驟1:通過(guò)基于數(shù)值相近原則的曲線(xiàn)擬合算法對(duì)發(fā)光強(qiáng)度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，即 利利用最小二乘解法得到曲線(xiàn)擬合的參數(shù)方程得到模型 71，并求出精確值；
[0013] 步驟2:通過(guò)基于形態(tài)相似原則的曲線(xiàn)擬合算法對(duì)發(fā)光強(qiáng)度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理：
[0014] (1)設(shè)時(shí)間影響因子為λ，反應(yīng)發(fā)光菌活性受存活時(shí)間的量。設(shè)形態(tài)相似擬合曲線(xiàn) ：y2(x) =ao+aix+a2X2+. . .+anxn；
[0015] (2)將擬合曲線(xiàn)結(jié)合形系數(shù)方程知=丄? I~％ I可得： μ ?=1
[0016]
[0017] (3)構(gòu)造出帶參數(shù)的增廣目標(biāo)函數(shù)，當(dāng)滿(mǎn)足約束條件時(shí)，等號(hào)兩邊成立；當(dāng)不滿(mǎn)足 約束條件范圍時(shí)，取一個(gè)充分大的數(shù)μ>〇,構(gòu)造如下的函數(shù)：
[0018]
[0019]式中 a={ai，a2，...，an，A};
[0020 ] (4)通過(guò)powe 11算法的求解函數(shù)極值：
[0021]步驟a:選定初始點(diǎn)x(())，n個(gè)線(xiàn)性無(wú)關(guān)的向量組，組成初搜索方向組{p'p1，. . . .pn 1。給定精度ε>〇,置k = 0;
[0022] 步驟b:令xk，依次沿{p*3，p1，--p1^ 1}中的方向進(jìn)行一堆搜索，
[0023] 對(duì)應(yīng)得到輔助迭代點(diǎn)/，y2，…· /，即
[0024]
[0025] 式中氏-i為沿pH方向的步長(zhǎng)；
[0026] 步驟c:構(gòu)造加速方向，令pn = yn-yQ，若| |pn| |彡￡，則停止迭代，輸出xk+1 = yn，否則 轉(zhuǎn)步驟d;
[0027]步驟d:確定調(diào)整方向：求出m，使得
[0028] f (y^^-f (ym)=max{ | f (y^1)^(ym) | j^n}
[0029] 若下式成立：
[0030] f(y0)-2f(yn)+f(2yn-y0)<2[f(y m^)-f(ym)],
[0031] 轉(zhuǎn)到步驟d)，否則轉(zhuǎn)步驟e);
[0032] 步驟e:令#1 = yn+i3npn，幾' + AO = /(/ + D 同時(shí)，令
[0033] {p'p1，----pn_1}k+i= {p°,. . . ,pm_1,pm+1,----pn-轉(zhuǎn)步驟b);
[0034] 步驟f:令xk+1 = yn，置k = k+l 轉(zhuǎn)步驟b;
[0035] (5)通過(guò)powell算法，求出ai，a2,......,an，考慮到ao為直流分量，不會(huì)影響擬合 曲線(xiàn)的形態(tài)，代入式y(tǒng)2(x)=ao+aix+a2X2+. · .+anxn中，采用最小二乘法求ao,得到基于形態(tài)相 似準(zhǔn)則的曲線(xiàn)擬合算法y2。利用相關(guān)系數(shù)公式求出精確度：
[0036]
[0037] 步驟3:從以上的兩個(gè)步驟，分別得出曲線(xiàn)擬合模型yi，y2，構(gòu)造改進(jìn)的曲線(xiàn)擬合模 型為:y(x) = wiyi(x)+w2y2(x)，其中0〈wi<l，0〈W2<1，wiw2依據(jù)求出的精確度值；
[0038]步驟4:采用Fabonacci法進(jìn)一步的優(yōu)化已求出的各項(xiàng)系數(shù)，使其更加接近最優(yōu)值； [0039] 具體步驟如下：
[0040] 1)設(shè)第j個(gè)離散點(diǎn)與擬合曲線(xiàn)上對(duì)應(yīng)值的偏差為
[0041]
./=1 ， J 一.丄，厶，
[0042] 根據(jù)上式可以求出，η個(gè)離散點(diǎn)中的最大正偏差點(diǎn)Kv"，.v+v)和最大負(fù)偏差點(diǎn) J ,則第m次方系數(shù)&01的初始區(qū)間[Αι，Βι ]為
[0043]
[0044]
[0045] 2)先判斷ai在初始區(qū)間[Αι，Βι]是單峰函數(shù)，求出的最佳a(bǔ)T就是ai在區(qū)間[Αι，Βι]中 的近似極小(大)值，即 &1在[心沖]區(qū)間應(yīng)嚴(yán)格遞減(增），在[aTA]上應(yīng)嚴(yán)格遞增(減），采用 Fabonacci法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化；
[0046] 3)根據(jù)最佳擬合曲線(xiàn)的最大正、負(fù)偏差的絕對(duì)值近似相等，則偏差取兩者之和的 一半，即
[0047]
[0048] 由此可得最佳常系數(shù)為
[0049]
[0050]步驟5:利用得到的改進(jìn)擬合曲線(xiàn)y結(jié)合本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)存的專(zhuān)家系統(tǒng)，進(jìn)行曲 線(xiàn)匹配，分別得到改進(jìn)擬合曲線(xiàn)的擬合系數(shù)B與專(zhuān)家系統(tǒng)中發(fā)光菌與不同種類(lèi)、濃度的毒性 物質(zhì)各反應(yīng)機(jī)理曲線(xiàn)的擬合系數(shù)A，求取擬合系數(shù)B與各擬合系數(shù)集A之間的距離，系數(shù)最小 的將為所預(yù)測(cè)的毒性物質(zhì)。
[0051]優(yōu)選地，所述水質(zhì)綜合生物毒性分析儀包括儀器殼體、發(fā)光菌的培植單元、發(fā)光菌 發(fā)光強(qiáng)度采集和存儲(chǔ)單元、發(fā)光菌發(fā)光強(qiáng)度傳輸單元，數(shù)據(jù)接受單元和數(shù)據(jù)顯示單元。 [0052]優(yōu)選地，通過(guò)生物傳感器中光電倍增管采集發(fā)光桿菌的發(fā)光強(qiáng)度值。
[0053]相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明通過(guò)植入改進(jìn)的曲線(xiàn)擬合算法，以Fabonacci法進(jìn)一步優(yōu) 化改進(jìn)的曲線(xiàn)擬合模型的各項(xiàng)系數(shù)，實(shí)現(xiàn)毒性物質(zhì)成分和濃度的預(yù)測(cè)；同時(shí)本發(fā)明還考慮 磁力攪拌時(shí)間、培養(yǎng)溫度、培養(yǎng)時(shí)間、暴露時(shí)間及pH值范圍對(duì)結(jié)果測(cè)定值的作用下，分析各 條件對(duì)發(fā)光菌生物毒性實(shí)驗(yàn)的影響，從而提高分析儀測(cè)量精度、穩(wěn)定性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程在 線(xiàn)監(jiān)測(cè)。
【附圖說(shuō)明】
[0054]圖1為本發(fā)明的水質(zhì)綜合生物毒性分析儀的總體結(jié)構(gòu)示意圖；
[0055]圖2為本發(fā)明的水質(zhì)綜合生物毒性分析儀電氣原理框圖；
[0056]圖3為本發(fā)明的系統(tǒng)的基本框圖；
[0057]圖4為本發(fā)明的監(jiān)測(cè)平臺(tái)顯示；
[0058]圖5為改進(jìn)型的曲線(xiàn)擬合模型之間的對(duì)比；
[0059]圖6為毒性物質(zhì)預(yù)測(cè)流程圖；
[0060]圖7為異常變量對(duì)EC5Q的影響探討；
[0061]圖8為本發(fā)明的水質(zhì)綜合生物毒性遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)穩(wěn)定性驗(yàn)證。
【具體實(shí)施方式】
[0062]以下是本發(fā)明的具體實(shí)施例并結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步的描述， 但本發(fā)明并不限于這些實(shí)施例。
[0063] 參見(jiàn)圖1，本發(fā)明的水質(zhì)綜合生物毒性分析儀的測(cè)試原理如下：
[0064] 系統(tǒng)通過(guò)控制電機(jī)13的轉(zhuǎn)動(dòng)來(lái)改變?cè)嚬艿奈恢?。?dāng)試管圓盤(pán)57處于初始位置時(shí)光 電霍爾開(kāi)關(guān)8輸出一個(gè)低電平的信號(hào)，否則輸出的為高電平信號(hào)。每次測(cè)試開(kāi)始前和測(cè)試完 時(shí)，系統(tǒng)都會(huì)對(duì)光電霍爾開(kāi)關(guān)8的輸出信號(hào)做檢測(cè)。如果信號(hào)為高電平則采用合理的定位算 法轉(zhuǎn)動(dòng)電機(jī)13來(lái)為試管盤(pán)定位，使其回到初始位置。光電霍爾開(kāi)關(guān)8和步進(jìn)電機(jī)結(jié)合使用能 很好地定位試管圓盤(pán)57從而實(shí)現(xiàn)試管的定位。光電倍增管8位于4號(hào)試管9的一側(cè)，它能采集 發(fā)光菌發(fā)出的光信號(hào)，并將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為微弱的電信號(hào)供控制系統(tǒng)采集處理。在試管圓盤(pán) 57處于初始位置時(shí)，1號(hào)試管61對(duì)準(zhǔn)添加待測(cè)液管56，2號(hào)試管59對(duì)準(zhǔn)清水管55，3號(hào)試管10 對(duì)準(zhǔn)緩沖液管11，4號(hào)試管9對(duì)準(zhǔn)菌液管12,同時(shí)4號(hào)試管還對(duì)準(zhǔn)了光電倍增管8。添加菌液管 12與活化后發(fā)光菌存儲(chǔ)罐17相連，系統(tǒng)通過(guò)開(kāi)閉添加菌液流量控制電磁閥來(lái)向試管中添加 定量的菌液。緩沖液管11和緩沖液存儲(chǔ)罐36相連，通過(guò)控制流量電磁閥向試管中添加定量 的緩沖液。清水管55與水栗管或者自來(lái)水管相連隨時(shí)供水，系統(tǒng)通過(guò)開(kāi)關(guān)流量控制電磁閥 來(lái)向試管添加清水，用于沖洗試管。待測(cè)液管56與待測(cè)液缸51相連，系統(tǒng)可以通過(guò)流量控制 電磁閥的開(kāi)閉來(lái)向試管中添加定量的待測(cè)液。待測(cè)液缸與水栗相連，水栗會(huì)一直向待測(cè)液 缸中送待測(cè)液以保持待測(cè)液缸中的待測(cè)液為最新的。待測(cè)液缸51的上側(cè)有溢流口與溢流管 53相連，待測(cè)液可以通過(guò)溢流管53流到其它地方以防止待測(cè)液缸的待測(cè)液外溢。排放管2、 3、64、65下邊有廢水槽1，測(cè)試完試管中的廢液和清洗試管的液體都將被排到廢水槽1中。 [0065]分析儀內(nèi)上部設(shè)置有凍干粉存儲(chǔ)容器、緩沖液釜、營(yíng)養(yǎng)液罐等容器，用于存儲(chǔ)活化 發(fā)光菌時(shí)必需的原料和試劑。儀器中部設(shè)置有活化菌釜、活化后菌液存儲(chǔ)釜和污水缸，分別 用于菌液活化，測(cè)試用菌液和待測(cè)液體的存儲(chǔ)。儀器下部設(shè)置有毒性分析測(cè)試裝置，主要包 括用于精密定位的二相混合式步進(jìn)電機(jī)、樣本容器盤(pán)、光電檢測(cè)裝置和測(cè)試容器清洗裝置 等。整個(gè)儀器間通過(guò)各種管路相連，液體的添加和添加量的控制由流量電磁閥來(lái)控制完成。 [0066]啟動(dòng)溫差電制冷器和溫度檢測(cè)傳感器調(diào)整測(cè)量暗室內(nèi)待測(cè)樣品溫度恒定在20°C 左右。使用污水栗多采樣點(diǎn)分時(shí)自動(dòng)采集水質(zhì)并混合均勻，通過(guò)導(dǎo)流電磁閥控制污水樣品 進(jìn)入測(cè)量暗室，通過(guò)自動(dòng)控制定量藥品注射器自動(dòng)定量加注活化的發(fā)光桿菌，對(duì)測(cè)量暗室 內(nèi)的污水樣品和發(fā)光桿菌注氮?dú)饣旌希瑔?dòng)光電倍增管進(jìn)行15min連續(xù)測(cè)量，測(cè)量數(shù)據(jù)臨時(shí) 保存并通過(guò)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸上傳到控制室交微機(jī)處理，上傳結(jié)束后對(duì)臨時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理 并非易失性存儲(chǔ)，用點(diǎn)陣液晶模塊現(xiàn)場(chǎng)顯示處理后的圖形及分析結(jié)果，進(jìn)行管路自動(dòng)清洗 等待下一次測(cè)量開(kāi)始。
[0067]參見(jiàn)圖2,所示為水質(zhì)綜合生物毒性分析儀的電氣原理框圖，其核心芯片采用 AT89C51RC，主要控制3個(gè)模塊:輸入輸出設(shè)備，信號(hào)采集模塊和控制單元。添加凍干粉的定 位控制、反應(yīng)液攪拌以及流量閥控制等都是通過(guò)從機(jī)AT89C51控制。
[0068]參見(jiàn)圖3,所示為本系統(tǒng)的架構(gòu)圖，水質(zhì)綜合生物毒性分析儀采集到的數(shù)據(jù)利用 TCP/IP發(fā)送到服務(wù)器，在特定的實(shí)驗(yàn)區(qū)下的固定IP地址選取數(shù)據(jù)類(lèi)型，其中包括三類(lèi)：當(dāng)前 檢測(cè)信息的處理、歷史檢測(cè)信息的處理和專(zhuān)家系統(tǒng)庫(kù)的查看。在服務(wù)器中對(duì)發(fā)光強(qiáng)度信息 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后確定污水毒性的污染等級(jí)，并可以通過(guò)遠(yuǎn)程客戶(hù)端查詢(xún)結(jié)果信息；
[0069]參見(jiàn)圖6,在服務(wù)器中對(duì)發(fā)光強(qiáng)度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的步驟如下：
[0070] 1、基于數(shù)值相近(最小二乘法)與形態(tài)相似結(jié)合的曲線(xiàn)擬合算法，利用兩種算法的 精確度值作為改進(jìn)算法模型中的權(quán)重，并引入時(shí)間影響因子和Powell算法。解決了數(shù)值相 近(最小二乘法）原理的擬合速度，時(shí)間因素對(duì)發(fā)光菌活性影響以及利用權(quán)重值優(yōu)勢(shì)避免 powel 1算法的前η個(gè)搜索方向必須線(xiàn)性無(wú)關(guān)等問(wèn)題。該改進(jìn)算法的基本流程如下：
[0071 ]基于數(shù)值相近原則的曲線(xiàn)擬合算法：
[0072] 利用最小二乘解法得到曲線(xiàn)擬合的參數(shù)方程得到模型71，并求出 精確值。
[0073] 基于形態(tài)相似原則的曲線(xiàn)擬合算法：
[0074] 設(shè)時(shí)間影響因子為λ，反應(yīng)發(fā)光菌活性受存活時(shí)間的量。設(shè)形態(tài)相似擬合曲線(xiàn)為： y2(x) =ao+aix+a2X2+. . .+anXn〇
[0075] 將擬合曲線(xiàn)結(jié)合形系數(shù)方程=^i>dl可得： H i=l
[0076]
[0077] 采用罰函數(shù)的外點(diǎn)法將該問(wèn)題的求解轉(zhuǎn)化為解無(wú)約束極值問(wèn)題。構(gòu)造出帶參數(shù)的 增廣目標(biāo)函數(shù)，當(dāng)滿(mǎn)足約束條件時(shí)，等號(hào)兩邊成立，當(dāng)不滿(mǎn)足約束條件范圍時(shí)，等式取值很 大。取一個(gè)充分大的數(shù)μ>〇，構(gòu)造如下的函數(shù)：
[0078]
[0079] 式中a={ai，a2, · · ·，an，A}
[0080] 以下是powe 11算法的求解函數(shù)極值的步驟：
[0081]選定初始點(diǎn)x(())，n個(gè)線(xiàn)性無(wú)關(guān)的向量組，組成初搜索方向組{p'p1，. . . .P1-1}。給定 精度ε>〇,置k = 0。
[0082]令yQ = Xk，依次沿{p'p1，--P1^1}中的方向進(jìn)行一堆搜索，
[0083] 對(duì)應(yīng)得到輔助迭代點(diǎn)/，y2，…· /，即
[0084]
[0085]式中氏-i為沿pH方向的步長(zhǎng)。
[0086]構(gòu)造加速方向。令pn = yn-yQ，若| |pn| |彡￡，則停止迭代，輸出xk+1 = yn，否則轉(zhuǎn)步驟 d) 〇
[0087] 確定調(diào)整方向：求出m，使得
[0088] f(ym_1)-f(ym)=rnax{ | f (ym_1)-f (ym) 1j^n}
[0089] 若下式成立：
[0090] f(y0)-2f(yn)+f(2yn-y°)<2[f(y m_1)-f(ym)],
[0091] 轉(zhuǎn)到步驟d)，否則轉(zhuǎn)步驟e)。
[0092]
[0093] {p'p1，----pn_1}k+i= {p°,. . . ,pm_1,pm+1,----pn-轉(zhuǎn)步驟b)。
[0094] 令#+1 = /\置 k = k+l 轉(zhuǎn)步驟 b)。
[0095]根據(jù)口〇￥611算法，求出31,32,......，an，考慮到ao為直流分量，不會(huì)影響擬合曲線(xiàn) 的開(kāi)多態(tài)，代入式y(tǒng)2(x)=ao+aix+a2X2+. · .+anxn中，采用最小二乘法求ao。因此得至丨」基于開(kāi)多態(tài)相 似準(zhǔn)則的曲線(xiàn)擬合算法y2。利用相關(guān)系數(shù)公式求出精確度：
[0096]
[0097] 從以上的兩個(gè)步驟，分別得出曲線(xiàn)擬合模型yi，y2，構(gòu)造改進(jìn)的曲線(xiàn)擬合模型為:y (X) =Wiyi(X)+W2y2(X)，其中0〈W1<1，0〈W2<1，W1W2依據(jù)求出的精確度值。
[0098] 2、Fabonacci法對(duì)改進(jìn)曲線(xiàn)擬合算法的優(yōu)化
[0099]用改進(jìn)的曲線(xiàn)擬合算法擬合出來(lái)的效果是較好的，但卻不一定是最佳的。因此，可 在改進(jìn)的曲線(xiàn)擬合算法的基礎(chǔ)之上，采用Fabonacci法進(jìn)一步的優(yōu)化已求出的各項(xiàng)系數(shù)，使 其更加接近最優(yōu)值，以y = ao+aix+a2X2+. . .+anxn為例，首先要求出an的取值區(qū)間（初始區(qū) 間），然后采用Fabonacci法對(duì)其取值區(qū)間進(jìn)行優(yōu)化，確定出最佳值。在此最佳值條件下，求 出au的最佳值。按此方法逐一求出其他系數(shù)的最佳值。
[0100] 算法步驟如下：
[0101] am的初始區(qū)間[Αι,Βι]的算法
[0102] 設(shè)第j個(gè)離散點(diǎn)與擬合曲線(xiàn)上對(duì)應(yīng)值的偏差為
[0103]
[0104] 根據(jù)上式可以求出，η個(gè)離散點(diǎn)中的最大正偏差點(diǎn)(A,w * )和最大負(fù)偏差點(diǎn) ((-λ_，），則第m次方系數(shù)am的初始區(qū)間[&，]為
[0105]
[0106]
[0107] 最佳系數(shù)
[0108] Fabonacci法適應(yīng)于單峰函數(shù)，因此必須先判斷ai在初始區(qū)間[Αι,Βι]是單峰函數(shù)。 根據(jù)單峰函數(shù)的定義知道，求出的最佳a(bǔ) T就是ai在區(qū)間[ΜΑ]中的近似極小(大)值，即&1在 [A^aT]區(qū)間應(yīng)嚴(yán)格遞減（增），在[βτ,ΒΟ上應(yīng)嚴(yán)格遞增（減）。判斷 ai為單峰函數(shù)后，采用 Fabonacci法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。
[0109] 常系數(shù)ao的算法
[0110]根據(jù)最佳擬合曲線(xiàn)的最大正、負(fù)偏差的絕對(duì)值近似相等，則偏差取兩者之和的一 半，即
[0111]
[0112] 由此可得最佳常系數(shù)為
[0113]
[0114] 3、毒性物質(zhì)成分與濃度的預(yù)測(cè)
[0115] 為實(shí)現(xiàn)毒性物質(zhì)種類(lèi)和濃度的預(yù)測(cè)，利用得到的改進(jìn)擬合曲線(xiàn)y結(jié)合本系統(tǒng)的專(zhuān) 家系統(tǒng)，進(jìn)行曲線(xiàn)匹配。分別得到改進(jìn)擬合曲線(xiàn)的擬合系數(shù)B與專(zhuān)家系統(tǒng)中發(fā)光菌與不同種 類(lèi)、濃度的毒性物質(zhì)各反應(yīng)機(jī)理曲線(xiàn)的擬合系數(shù)A，求取擬合系數(shù)B與各擬合系數(shù)集A之間的 距離，系數(shù)最小的將為所預(yù)測(cè)的毒性物質(zhì)。
[0116] 上述結(jié)果信息，用戶(hù)可以通過(guò)客戶(hù)端進(jìn)行查詢(xún)。客戶(hù)端/服務(wù)器以圖表、曲線(xiàn)等方 式呈現(xiàn)給用戶(hù)，為管理人員監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)分析、決策提供依據(jù)。見(jiàn)圖4_(a)為服務(wù)器的顯示。在 客戶(hù)端中，用戶(hù)只能對(duì)當(dāng)前檢測(cè)、毒性物質(zhì)庫(kù)以及歷史檢測(cè)的查看。登錄之后，會(huì)自動(dòng)下載 服務(wù)器業(yè)務(wù)中的信息到客戶(hù)端，從而實(shí)現(xiàn)用戶(hù)的查看。如圖4_(b)為客戶(hù)端的顯示。基于 Android系統(tǒng)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)，屬于用戶(hù)前端功能。其功能主要有:實(shí)現(xiàn)分析儀的檢測(cè)、科普知 識(shí)、個(gè)人中心、系統(tǒng)配置、用戶(hù)互動(dòng)、搜索、綁定等。如圖4-(c)為Android移動(dòng)設(shè)備顯示。
[0117] 通過(guò)水質(zhì)生物毒性在線(xiàn)分析儀數(shù)據(jù)采集得到發(fā)光菌在待測(cè)的廢水中不同時(shí)間點(diǎn) 對(duì)應(yīng)的發(fā)光菌發(fā)光強(qiáng)度數(shù)值，并結(jié)合改進(jìn)的曲線(xiàn)擬合算法，繪制圖形，如圖5所示。
[0118] 這里同樣由于x= 1:1: 50，其跨度較大，因此將令t = (x-51 )/51，自變量的取值范 圍為[-1，1]，在圖5中，其橫坐標(biāo)的取值范圍為[-1，0]，因此得到的預(yù)測(cè)模型為：
[0119] y (t) =6641.463t10+29039.504t9+54058.737t8+55957.231t 7+35297.68t6
[0120] +13988.965t5+3466.473t4+518.092t 3+43.192t2+l.614t+l.243
[0121] =0.41586yi+0.5724y2
[0122]其中wi = 0.41586，W2 = 0.5724使得到的擬合曲線(xiàn)最接近真實(shí)曲線(xiàn)。
[0123] 擬合的曲線(xiàn)值與對(duì)應(yīng)的真實(shí)值的誤差為:Δ = 卩)=iM)(m
[0124] 由圖5可以看出，最小二乘的擬合曲線(xiàn)較平坦，形態(tài)相似準(zhǔn)則的擬合曲線(xiàn)很好地反 應(yīng)了真實(shí)曲線(xiàn)的變化和抖動(dòng)情況，但是在數(shù)值的精度擬合上不足，而改進(jìn)的擬合曲線(xiàn)擬合 效果最好。改進(jìn)算法是兩種曲線(xiàn)擬合思想的結(jié)合，算法思想是保持與真實(shí)曲線(xiàn)形態(tài)相吻合 的同時(shí)數(shù)值也相近，這種算法思想在更加復(fù)雜的曲線(xiàn)中更具優(yōu)勢(shì)，且體現(xiàn)出發(fā)光菌的生命 活性受到時(shí)間影響因子的影響。據(jù)圖可看出，最小二乘的擬合曲線(xiàn)較平坦，形態(tài)相似準(zhǔn)則的 擬合曲線(xiàn)很好地反應(yīng)了真實(shí)曲線(xiàn)的變化和抖動(dòng)情況，但是在數(shù)值的精度擬合上不足，而改 進(jìn)的擬合曲線(xiàn)擬合效果最好。改進(jìn)算法是兩種曲線(xiàn)擬合思想的結(jié)合，算法思想是保持與真 實(shí)曲線(xiàn)形態(tài)相吻合的同時(shí)數(shù)值也相近，這種算法思想在更加復(fù)雜的曲線(xiàn)中更具優(yōu)勢(shì)，且體 現(xiàn)出發(fā)光菌的生命活性受到時(shí)間影響因子的影響。
[0125] 由于powell算法在迭代時(shí)前η個(gè)搜索方向必須線(xiàn)性無(wú)關(guān)，否則將沒(méi)有最優(yōu)解的問(wèn) 題，因此powe 11算法失效，在改進(jìn)算法中利用權(quán)重值能有效避免powe 11算法的不足。當(dāng)y (X) =wiyi(x)+W2y2(x)中W2很小時(shí)，此時(shí)改進(jìn)的曲線(xiàn)擬合算法將為最小二乘法y(x) =wiyi (x)+k(其中k為很小的數(shù)值），避開(kāi)了powell算法無(wú)最優(yōu)解在改進(jìn)算法中的不足。
[0126] 在改進(jìn)曲線(xiàn)算法中，利用精確度來(lái)確定兩個(gè)公式的權(quán)重，利用powell算法的計(jì)算 速度快的特點(diǎn)，提高了改進(jìn)算法的擬合速度。
[0127] 理論上毒性分析計(jì)算方法主要有3種：（1 )RUL為相對(duì)發(fā)光強(qiáng)度，發(fā)光菌的發(fā)光強(qiáng)度 值；（2)TU為相對(duì)發(fā)光強(qiáng)度RUL下降到起始數(shù)值的50%時(shí)的毒性物質(zhì)濃度定義為一個(gè)毒性單 位（1TU);⑶EC 5Q為毒性物質(zhì)的毒性為一個(gè)毒性單位時(shí)有毒物質(zhì)的濃度。TU = c/EC5Q(c為樣 品中有毒物質(zhì)濃度）。由上可得:EC5Q代表了物質(zhì)的毒性大小。通過(guò)EC 5Q和c的計(jì)算，可以得到 樣品的毒性單位，從而確定樣品的毒性大小。
[0128] 發(fā)光細(xì)菌的發(fā)光機(jī)理是細(xì)菌體內(nèi)正常的生化反應(yīng)，其發(fā)光效果極易受到環(huán)境條件 的影響。只要能夠影響到細(xì)菌的生理反應(yīng)過(guò)程的條件都可以干擾發(fā)光細(xì)菌的發(fā)光效應(yīng)。在 培養(yǎng)過(guò)程中，細(xì)胞生物體一般要經(jīng)歷延滯期，指數(shù)生長(zhǎng)期，衰減增長(zhǎng)階段，穩(wěn)定階段和內(nèi)院 呼吸階段。在研究的過(guò)程中分別對(duì)磁力攪拌時(shí)間、培養(yǎng)溫度、培養(yǎng)時(shí)間、暴露時(shí)間以及pH值 范圍對(duì)EC 5Q測(cè)定值的影響探究。儀器:水質(zhì)綜合生物毒性分析儀。試劑:苯酚、氯苯均為分析 純，用3 % NaCl溶液配制，明亮發(fā)光桿菌T3小種凍干粉。
[0129] pH值范圍的影響
[0130]采用發(fā)光細(xì)菌測(cè)定水樣毒性傳統(tǒng)方法中，一般先將樣品pH值調(diào)節(jié)至7.0左右，而這 有可能改變待測(cè)樣品中毒物的存在形態(tài)和性質(zhì)。測(cè)定不同pH值對(duì)發(fā)光細(xì)菌發(fā)光度的影響， 結(jié)果發(fā)現(xiàn)當(dāng)體系pH值在5.0~9.0時(shí)，發(fā)光細(xì)菌發(fā)光度基本穩(wěn)定，pH值低于5.0或高于9.0時(shí)， 發(fā)光細(xì)菌發(fā)光度迅速降低。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：若水樣的pH值在5.0~9.0，則不需調(diào)節(jié)pH值;若 水樣的pH值低于5.0或高于9.0，則需調(diào)節(jié)至5.0或9.0之間。
[0131] 培養(yǎng)時(shí)間的影響
[0132] 利用光信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)測(cè)其的發(fā)光強(qiáng)度，如圖7_(a)為明亮發(fā)光桿菌的生長(zhǎng)曲線(xiàn)檢 測(cè)。由圖7-(a)中的600nm下的吸光度曲線(xiàn)可以看出5~13小時(shí)階段是發(fā)光細(xì)菌的對(duì)數(shù)生長(zhǎng) 期，這段區(qū)間細(xì)菌的生長(zhǎng)是最快的，而在13個(gè)小時(shí)以后細(xì)菌總量也就不再變化，此時(shí)間段細(xì) 菌的生長(zhǎng)比較緩慢。從黑色的光強(qiáng)曲線(xiàn)可以看出，8~15小時(shí)的時(shí)間段內(nèi)，細(xì)菌的發(fā)光強(qiáng)度 增加的最快，基本在14小時(shí)左右達(dá)到最大值。在巧小時(shí)之后雖然細(xì)菌總量有所增加，但是此 時(shí)細(xì)菌的發(fā)光強(qiáng)度卻在逐漸降低，說(shuō)明這個(gè)階段細(xì)菌的活性開(kāi)始下降。
[0133] 試驗(yàn)測(cè)得發(fā)光桿菌的指數(shù)生長(zhǎng)期為5h~15.5h，因此分為7h，9h，12h，15h的T3發(fā)光 菌測(cè)定苯酸、氯苯的EC5Q結(jié)果見(jiàn)表1。
[0134] 表1培養(yǎng)時(shí)間對(duì)化合物EC5Q的影響
[0135]
[0136] 測(cè)得的EC5Q相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差在4.3%~5.3%，我們選取12~15小時(shí)時(shí)間段內(nèi)的發(fā)光 細(xì)菌進(jìn)行冷藏復(fù)蘇試驗(yàn)，此階段的細(xì)菌總量基本達(dá)到最大，而且其發(fā)光強(qiáng)度也是最大。
[0137] 培養(yǎng)溫度的影響
[0138] 發(fā)光細(xì)菌毒性檢測(cè)方法在原理上指有毒物質(zhì)對(duì)發(fā)光菌發(fā)光酶的作用，因此溫度明 顯影響著發(fā)光菌的生長(zhǎng)速率，明亮發(fā)光桿菌屬低溫菌種，生長(zhǎng)溫度為〇°C~25°C，最適生長(zhǎng) 溫度為18 °C。熒光素酶在0°C~30°C活性最大，并且穩(wěn)定，45 °C時(shí)產(chǎn)生不可逆失活。實(shí)驗(yàn)溫度 為0°C~25 °C時(shí)，發(fā)光菌處于最適生長(zhǎng)溫度，細(xì)胞活性大，生物個(gè)體代謝旺盛，發(fā)光反應(yīng)所需 輔酶濃度高，而且熒光素酶活性也處于最大且穩(wěn)定的區(qū)間，因此，酶促反應(yīng)速率快，發(fā)光強(qiáng) 度強(qiáng)。如表2所示為培養(yǎng)溫度對(duì)化合物EC 5Q的影響。
[0139] 表2培養(yǎng)溫度對(duì)化合物EC5Q的影響
[0140]
[0141] 注:發(fā)光菌選用T3,發(fā)光菌培養(yǎng)時(shí)間為12h
[0142] 在15± 1°C~20± 1°C，采用本法所測(cè)得的化合物EC5Q相差不大，但當(dāng)溫度升至25土 1°C時(shí)，EC5Q明顯增高。這可能是由于不同溫度時(shí)發(fā)光菌的生理代謝強(qiáng)弱不同，從而影響熒光 素酶酶促反應(yīng)，最后導(dǎo)致了 EC5Q測(cè)定值的偏差。
[0143] 暴露時(shí)間的影響
[0144] 為了確定合適的暴露時(shí)間，本文通過(guò)測(cè)定2種有機(jī)物測(cè)定其EC5Q值隨暴露時(shí)間的變 化，如下圖7- (b)所示為暴露時(shí)間對(duì)受試有機(jī)物EC5Q值的影響。EC5Q值隨暴露時(shí)間的變化較 大，可見(jiàn)20min以后，EC 5Q值基本保持穩(wěn)定。因此，測(cè)定20min時(shí)污染物對(duì)發(fā)光細(xì)菌的抑制作 用，基本可代表該污染物的急性毒性。
[0145] 磁力攪拌時(shí)間的影響
[0146]設(shè)置磁力攪拌時(shí)間為0min-200min，為了較好觀(guān)察磁力攪拌時(shí)間對(duì)EC5Q測(cè)定值和發(fā) 光強(qiáng)度I的影響，如圖7_(c)磁力攪拌時(shí)間對(duì)EC5Q測(cè)定值的影響和圖7-⑷磁力攪拌時(shí)間對(duì)發(fā) 光菌發(fā)光強(qiáng)度I的影響。
[0147] 據(jù)圖7_(d)所示，當(dāng)無(wú)外加待測(cè)物時(shí)，發(fā)光菌的發(fā)光強(qiáng)度(空白值)隨時(shí)間的推移下 降。這表明體系營(yíng)養(yǎng)有限，隨著磁力攪拌時(shí)間的延長(zhǎng)，生物體生理活性下降，代謝減緩，單位 發(fā)光菌發(fā)光強(qiáng)度降低，從而維持等量發(fā)光強(qiáng)度本底所需的生物個(gè)數(shù)增多，但傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)假設(shè) 生物個(gè)數(shù)及個(gè)體發(fā)光強(qiáng)度不變，因而同一毒物的EC 5Q實(shí)測(cè)值勢(shì)必增大(如圖7-(c));另一方 面生物體處于不良生存環(huán)境，可產(chǎn)生"應(yīng)激"作用，如細(xì)胞壁增厚等使生物個(gè)體本身的抗性 增強(qiáng)，需要更大量的化合物才能抑制等量發(fā)光強(qiáng)度，即EC 5Q增大(如圖7-(c));可見(jiàn)，磁力攪 拌能使發(fā)光菌在檢測(cè)期間發(fā)光強(qiáng)度有一定幅度的波動(dòng)，這是傳統(tǒng)EC5Q的測(cè)定結(jié)果重現(xiàn)性較 差的一個(gè)原因。
[0148] 由上測(cè)試，本發(fā)明的水質(zhì)綜合生物毒性分析儀中的試驗(yàn)選用的配置為：明亮發(fā)光 桿菌T3小種凍干粉，發(fā)光菌選用T 3，培養(yǎng)時(shí)間為12h，培養(yǎng)溫度為20 ± 1°C，磁力攪拌時(shí)間為 30min。在實(shí)驗(yàn)前還需將檢測(cè)液的pH值調(diào)整為5.0~9.0之間。
[0149] 通過(guò)水質(zhì)生物毒性在線(xiàn)分析儀數(shù)據(jù)采集得到發(fā)光菌在待測(cè)的廢水中的發(fā)光強(qiáng)度， 并利用一下公式計(jì)算出相對(duì)抑制率。如表1所示為采集的數(shù)據(jù)。
[0150]
[0151]
[0152] 結(jié)合上述采集的數(shù)據(jù)，利用matlab繪制圖形如圖7_(a)濃度-發(fā)光抑制率反應(yīng)機(jī)理 曲線(xiàn)所示。
[0153] 由RUL與TU的關(guān)系，其中TU為相對(duì)發(fā)光強(qiáng)度RUL下降到起始數(shù)值的50%時(shí)的毒性物 質(zhì)濃度定義為一個(gè)毒性單位。該毒性物質(zhì)對(duì)應(yīng)的發(fā)光菌的發(fā)光強(qiáng)度的起始數(shù)值為3.82,當(dāng) 下降至1.96時(shí)的毒性物質(zhì)濃度為0.302g/L，與毒性物質(zhì)對(duì)發(fā)光菌的EC5q值為0.319g/L基本 吻合，本系統(tǒng)的正常情況下，EC 5Q是正常的。
[0154] 實(shí)驗(yàn)中毒性物質(zhì)采用苯酚和重鉻酸鉀的稀釋液。分析得出結(jié)果如表3和4所示。
[0155] 表3不同濃度重鉻酸鉀作用下菌液相對(duì)發(fā)光強(qiáng)度及相對(duì)抑光率
[0156]
[0157] 表4不同濃度苯酚作用下菌液相對(duì)發(fā)光強(qiáng)度及相對(duì)抑光率
[0158]
[0159] 采用重鉻酸鉀作為毒性液體進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)，采集過(guò)程中相對(duì)發(fā)光強(qiáng)度隨時(shí)間變化趨 勢(shì)如圖7_(b)重鉻酸鉀處理時(shí)間與發(fā)光強(qiáng)度的關(guān)系所示。不同濃度的苯酚和重鉻酸鉀與相 對(duì)發(fā)光強(qiáng)度和抑光率的關(guān)系如圖7_(c)和7_(d)所示。由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出，重鉻酸鉀對(duì)發(fā) 光菌的抑制作用要比苯酚大的多，所以相對(duì)來(lái)說(shuō)毒性更大一些。最后，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分 析。結(jié)果證明，水質(zhì)分析儀的測(cè)量精度非常高，實(shí)現(xiàn)了儀器設(shè)計(jì)的預(yù)期目標(biāo)。
[0160]以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想。應(yīng)當(dāng)指出，對(duì) 于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行 若干改進(jìn)和修飾，這些改進(jìn)和修飾也落入本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。對(duì)這些實(shí)施例的 多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是顯而易見(jiàn)的，本申請(qǐng)中所定義的一般原理可以在 不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會(huì)被限制于 本申請(qǐng)所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本申請(qǐng)所公開(kāi)的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的 范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于曲線(xiàn)擬合和毒理分析算法的水質(zhì)遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，通過(guò)水 質(zhì)綜合生物毒性分析儀監(jiān)測(cè)采樣液中的有毒物質(zhì)對(duì)生物發(fā)光桿菌發(fā)光強(qiáng)度的抑制程度，并 將發(fā)光強(qiáng)度信息發(fā)送給遠(yuǎn)程服務(wù)器，在服務(wù)器中對(duì)發(fā)光強(qiáng)度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后確定污水 毒性的污染等級(jí)，并可W通過(guò)遠(yuǎn)程客戶(hù)端查詢(xún)結(jié)果信息； 其中，在服務(wù)器中對(duì)發(fā)光強(qiáng)度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的步驟包括： 步驟1:通過(guò)基于數(shù)值相近原則的曲線(xiàn)擬合算法對(duì)發(fā)光強(qiáng)度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，即利利 用最小二乘解法得到曲線(xiàn)擬合的參數(shù)方程:X=[ATArVB，得到模型yi，并求出精確值； 步驟2:通過(guò)基于形態(tài)相似原則的曲線(xiàn)擬合算法對(duì)發(fā)光強(qiáng)度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理： (1) 設(shè)時(shí)間影響因子為λ，反應(yīng)發(fā)光菌活性受存活時(shí)間的量。設(shè)形態(tài)相似擬合曲線(xiàn)為:y2 (Χ)=30+31Χ+32χ2+...+3ηχη; (2) 將擬合曲線(xiàn)結(jié)合形系數(shù)方程可得：(3) 構(gòu)造出帶參數(shù)的增廣目標(biāo)函數(shù)，當(dāng)滿(mǎn)足約束條件時(shí)，等號(hào)兩邊成立；當(dāng)不滿(mǎn)足約束 條件范圍時(shí)，取一個(gè)充分大的數(shù)μ〉〇,構(gòu)造如下的函數(shù)：式中a= {日1,日2,...,日。，入}; (4) 通過(guò)powell算法的求解函數(shù)極值： 步驟a:選定初始點(diǎn)xW，n個(gè)線(xiàn)性無(wú)關(guān)的向量組，組成初捜索方向組W，pi，....廣1}。給 定精度ε〉0,置k = 0; 步驟b:令/ = Λ依次沿{p>i，. . . .pn-i忡的方向進(jìn)行一堆捜索， 對(duì)應(yīng)得到輔助迭代點(diǎn)yi，y2,... .yn，即式中0j-l為沿pW方向的步長(zhǎng)； 步驟C:構(gòu)造加速方向，令pn = yn-y〇,若I |pn| |《e，則停止迭代，輸出xk"二yn，否則轉(zhuǎn)步 驟d; 步驟d:確定調(diào)整方向：求出m，使得轉(zhuǎn)到步驟d)，否則轉(zhuǎn)步驟e); 步驟 e:令司時(shí)，令{口*\口1，. . . .pD-i}k+i = {pD，. . .，pm-l，pm+l，. . . .pn-l，護(hù)化= k+l轉(zhuǎn)步驟b); 步驟f :令xk" = yn，置k = k+1轉(zhuǎn)步驟b ; (5)通過(guò)powell算法，求出曰1,曰2,......，an，考慮到ao為直流分量，不會(huì)影響擬合曲線(xiàn)的 形態(tài)，代入式y(tǒng)2(x)=ao+aix+a2x2+. . .+日枯。中，采用最小二乘法求日日，得至蠟于開(kāi)多態(tài)相似準(zhǔn)則 的曲線(xiàn)擬合算法y2。利用相關(guān)系數(shù)公式求出精確度：步驟3:從W上的兩個(gè)步驟，分別得出曲線(xiàn)擬合模型yi，y2,構(gòu)造改進(jìn)的曲線(xiàn)擬合模型為： y(x) =wiyi(x)+W2y2(x)，其中0<wi《l，0<W2《1，wiw2依據(jù)求出的精確度值； 步驟4:采用化bonacci法進(jìn)一步的優(yōu)化已求出的各項(xiàng)系數(shù)，使其更加接近最優(yōu)值； 具體步驟如下： 1) 設(shè)第j個(gè)離散點(diǎn)與擬合曲線(xiàn)上對(duì)應(yīng)值的偏差為根據(jù)上式可W求出，η個(gè)離散點(diǎn)中的最大正偏差點(diǎn)(J+Λ。，、，.ν+Λ。,、)和最大負(fù)偏差點(diǎn)托，y-4.J， 則第m次方系數(shù)am的初始區(qū)間[Ai，Bi ]為2) 先判斷曰1在初始區(qū)間[Ai，Bi]是單峰函數(shù)，求出的最佳a(bǔ)T就是曰1在區(qū)間[Ai，Bi]中的近 似極小（大）值，即日1在[Ai，aT]區(qū)間應(yīng)嚴(yán)格遞減（增），在[aT，Bi]上應(yīng)嚴(yán)格遞增（減），采用 F'abonacci法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化； 3) 根據(jù)最佳擬合曲線(xiàn)的最大正、負(fù)偏差的絕對(duì)值近似相等，則偏差取兩者之和的一半， 即步驟5:利用得到的改進(jìn)擬合曲線(xiàn)y結(jié)合本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)存的專(zhuān)家系統(tǒng)，進(jìn)行曲線(xiàn)匹 配，分別得到改進(jìn)擬合曲線(xiàn)的擬合系數(shù)B與專(zhuān)家系統(tǒng)中發(fā)光菌與不同種類(lèi)、濃度的毒性物質(zhì) 各反應(yīng)機(jī)理曲線(xiàn)的擬合系數(shù)A，求取擬合系數(shù)B與各擬合系數(shù)集A之間的距離，系數(shù)最小的將 為所預(yù)測(cè)的毒性物質(zhì)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于曲線(xiàn)擬合和毒理分析算法的水質(zhì)遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法，其 特征在于，所述水質(zhì)綜合生物毒性分析儀包括儀器殼體、發(fā)光菌的培植單元、發(fā)光菌發(fā)光強(qiáng) 度采集和存儲(chǔ)單元、發(fā)光菌發(fā)光強(qiáng)度傳輸單元，數(shù)據(jù)接受單元和數(shù)據(jù)顯示單元。3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于曲線(xiàn)擬合和毒理分析算法的水質(zhì)遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法， 其特征在于，通過(guò)生物傳感器中光電倍增管采集發(fā)光桿菌的發(fā)光強(qiáng)度值。
【文檔編號(hào)】G01N21/76GK105973877SQ201610302211
【公開(kāi)日】2016年9月28日
【申請(qǐng)日】2016年5月7日
【發(fā)明人】黃靜
【申請(qǐng)人】浙江理工大學(xué)