层析预测模型的确定和层析数据预测的方法、装置及介质与流程

本发明涉及计算机应用，尤其涉及一种层析预测模型的确定和层析数据预测的方法、装置及介质。

背景技术：

1、目前，层析分离色谱技术凭借其高效分离特性，被广泛应用于物质分离提纯、成分分析、质量控制和污染物监测等。实际应用中，通常需要基于预测模型的预测能力确定能够达到所需层析效果的层析条件，再进行层析分离。

2、现有技术中，通常通过层析机理模型形成的样本数据构建预测模型，但当前层析机理模型同通常采用平均化处理等简单方式进行分离过程的刻画，这往往会引入预测模型的误差，导致预测模型的预测结果与真实的湿实验结果存在差异。

技术实现思路

1、本发明提供了一种层析预测模型的确定和层析数据预测的方法、装置及介质，以解决传统基于层析机理模型构建的预测模型的层析预测精准性较差的技术问题。

2、根据本发明的一方面，提供了一种层析预测模型的确定方法，该方法包括：

3、获取设定层析场景下的层析机理模型；

4、基于所述层析机理模型在设定层析场景下的多个待定影响因素中确定目标影响因素；

5、获取通过所述层析机理模型针对所述目标影响因素得到的第一样本数据；以及，获取通过湿实验针对所述目标影响因素得到的第二样本数据；所述第一样本数据和所述第二样本数据分别包括所述目标影响因素的数据值以及层析目标项的数据值；

6、基于所述第一样本数据和所述第二样本数据构建层析预测模型，所述层析预测模型表征所述层析目标项与所述目标影响因素之间的映射关系。

7、根据本发明的另一方面，提供了一种层析预测模型的确定装置，该装置包括：

8、机理模型确定模块，用于获取设定层析场景下的层析机理模型；

9、影响因素筛选模块，用于基于所述层析机理模型在设定层析场景下的多个待定影响因素中确定目标影响因素；

10、样本数据确定模块，用于获取通过所述层析机理模型针对所述目标影响因素得到的第一样本数据；以及，获取通过湿实验针对所述目标影响因素得到的第二样本数据；所述第一样本数据和所述第二样本数据分别包括所述目标影响因素的数据值以及层析目标项的数据值；

11、预测模型构建模块，用于基于所述第一样本数据和所述第二样本数据构建层析预测模型，所述层析预测模型表征所述层析目标项与所述目标影响因素之间的映射关系。

12、根据本发明的另一方面，提供了一种层析数据预测方法，该方法包括：

13、确定设定层析场景下的目标影响因素的目标输入值；

14、确定通过层析预测模型针对所述目标影响因素的所述目标输入值确定的层析目标项的目标预测值。

15、根据本发明的一方面，提供了一种层析数据预测装置，该装置包括：

16、输入值确定模块，用于确定设定层析场景下的目标影响因素的目标输入值；

17、层析预测模块，用于确定通过层析预测模型针对所述目标影响因素的所述目标输入值确定的层析目标项的目标预测值。

18、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

19、至少一个处理器；以及

20、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

21、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的层析预测模型的确定方法或层析数据预测方法。

22、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的层析预测模型的确定方法或层析数据预测方法。

23、本发明实施例的技术方案，通过获取设定层析场景下的层析机理模型；基于所述层析机理模型在设定层析场景下的多个待定影响因素中确定目标影响因素；获取通过所述层析机理模型针对所述目标影响因素得到的第一样本数据；以及，获取通过湿实验针对所述目标影响因素得到的第二样本数据；所述第一样本数据和所述第二样本数据分别包括所述目标影响因素的数据值以及层析目标项的数据值；基于所述第一样本数据和所述第二样本数据构建层析预测模型，所述层析预测模型表征所述层析目标项与所述目标影响因素之间的映射关系。解决了层析机理模型受限于运算求解能力，层析预测精准性较差的技术问题。本发明实现了结合层析机理模型的层析预测数据以及湿实验的真实实验数据构建层析预测精准性更高的层析预测模型的效果。

24、本发明实施例的技术方案，通过确定设定层析场景下的目标影响因素的目标输入值；确定通过层析预测模型针对所述目标影响因素的所述目标输入值确定的层析目标项的目标预测值。本发明提高了通过所构建的层析预测模型对层析分离条件进行层析效果预测的精准性。

25、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

1.一种层析预测模型的确定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述层析机理模型在设定层析场景下的多个待定影响因素中确定目标影响因素，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述层析机理模型确定所述设定层析场景下每个所述待定影响因素对所述层析目标项的影响程度，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取通过所述层析机理模型针对所述目标影响因素得到的第一样本数据，包括：

5.根据权利要求3和4所述的方法，其特征在于，所述获取通过湿实验针对所述目标影响因素得到的第二样本数据，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一样本数据和所述第二样本数据构建层析预测模型，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于携带有所述数据来源标签的所述第一样本数据和所述第二样本数据对所述初步预测模型进行调整，得到层析预测模型，包括：

8.一种层析数据预测方法，其特征在于，包括：

9.一种层析预测模型的确定装置，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的层析预测模型的确定方法以及权利要求9中任一项所述的层析数据预测方法。