ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ДАННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ КЛАССИФИКАЦИИ

1. Способ для преобразования данных измерений в диапазон [1, u], пригодный для ввода в обучающуюся машину данного типа обучения классификации, содержащий этапы, на которых
составляют (502) параметризованное преобразование с, по меньшей мере, одним заранее определенным параметризованным преобразованием в приемлемый диапазон [1, u], которое снижает чувствительность в областях повышенной чувствительности ненадежных данных, чтобы разности, которые удовлетворяют заранее определенным критериям ненадежности и нежелательности, не использовались обучающейся машиной;
преобразуют (703) набор данных (702) измерений в приемлемый диапазон [1, u] с использованием составного преобразования;
проверяют (503), удовлетворяют ли преобразованные данные заранее определенным критериям, и, пока критерии остановки не будут удовлетворены, повторно осуществляют этапы, на которых
регулируют (705), по меньшей мере, один параметр (504) параметризованного составного преобразования, и
осуществляют этапы преобразования и проверки,
если преобразованные данные удовлетворят (704) одному условию (505), выбранному из группы заранее определенных критериев и заранее определенного условия остановки, выводят преобразованные данные измерений.
2. Способ по п.1, в котором, по меньшей мере, одно заранее определенное параметризованное преобразование (701) выбирают из группы, состоящей из тождественного преобразования, где
transformed_x = x,
и сигмоидального преобразования, имеющего параметры p2 и p3,
где p2 - потолок сигмоидальной кривой,
p3 - растяжение сигмоидальной кривой,
transformed_x = p2/(1-exp(-p3·x).
3. Способ по п.2, в котором на этапе (502) составления дополнительно сначала осуществляют параметризованное гауссово искажение (703), имеющее параметр p1, данных измерений x,
где p1 - параметр ширины Гаусса,
x = x-(x·exp(-x·x/p1).
4. Способ по п.3, в котором типом обучения классификации является многоуровневый перцептрон (MLP), и диапазон [1, u] составляет [0,1].
5. Устройство (500) для преобразования данных измерений для ввода в обучающуюся машину данного типа обучения классификации, содержащее:
модуль (502) комбинированного преобразования, который анализирует данные измерений и, на основании анализа, составляет параметризованное преобразование с использованием, по меньшей мере, одного заранее определенного параметризованного преобразования, имеющего, по меньшей мере, один заранее определенный параметр, и преобразует с его помощью данные измерений в диапазон [1, u], приемлемым для типа обучения классификации,
память (510), подключенную к модулю композиционного преобразования для сохранения заранее определенных параметров, данных измерений, подлежащих преобразованию, и результирующих выходных преобразованных данных, и
модуль (503) обработки преобразованных данных, который определяет, удовлетворяют ли преобразованные данные заранее определенным критериям удовлетворения, и регулирует заранее определенные параметры и повторно преобразует данные измерений, пока не будет выполнено одно условие (505) из группы, состоящей из условия остановки и заранее определенных критериев удовлетворения, в котором вводом преобразованных данных является, по меньшей мере, одно из вывода или хранимого в памяти (510).
6. Устройство (500) по п.5, в котором, по меньшей мере, одно заранее определенное параметризованное преобразование (701) выбрано из группы, состоящей из тождественного преобразования,
где x - данные измерений,
transformed_x = x,
и сигмоидального преобразования, имеющего параметры p2 и p3,
где p2 - потолок сигмоидальной кривой,
p3 - растяжение сигмоидальной кривой,
transformed_x = p2/(1-exp(-p3·x).
7. Устройство (500) по п.6, в котором модуль комбинированного преобразования (502) дополнительно способен сначала осуществлять параметризованное гауссово искажение (703), имеющее параметр p1, данных измерений x,
где p1 - параметр ширины Гаусса,
x = x-(x*exp(-x*x/p1).
8. Устройство (500) по п.7, в котором типом обучения классификации является многоуровневый перцептрон (MLP), и диапазон [1, u] составляет [0,1].
9. Система (600) для преобразования данных измерений для ввода в обучающуюся машину данного типа обучения классификации, содержащая:
подсистему (601) сбора данных измерений для сбора и вывода данных измерений,
подсистема (602) анализа измерений, содержащая подсистему (500) преобразования измерений и подсистему (603) алгоритмов анализа измерений, которая способна принимать данные измерений на выходе (501) подсистемы (601) сбора данных измерений, сохранять принятые данные в базе данных/памяти (510), преобразовывать принятые данные с использованием подсистемы (500) преобразования данных измерений в диапазон [1, u], приемлемый для ввода в обучающуюся машину, анализировать данные измерений с использованием подсистемы (603) (706) алгоритмов анализа измерений и сохранять преобразованные данные и их анализ в базе данных/памяти (510).
10. Система (600) по п.9, в которой подсистема (500) преобразования данных измерений дополнительно способна использовать, по меньшей мере, одно составное параметризованное преобразование, имеющее, по меньшей мере, один регулируемый параметр, и включать в себя подсистему (604) пользовательского управления, позволяющую пользователю использовать подсистему (603) алгоритмов анализа измерений для определения качества преобразованных данных измерений и предписания подсистеме (500) преобразования измерений преобразовывать/повторно преобразовывать измерение путем обеспечения заранее определенных значений для, по меньшей мере, одного регулируемого параметра.
11. Система (600) по п.10, в которой, по меньшей мере, одно составное параметризованное преобразование (701) выбрано из группы, состоящей из тождественного преобразования, где
x = данные измерений,
transformed_x = x
и сигмоидального преобразования, имеющего параметры p2 и p3, где
p2 = потолок сигмоидальной кривой,
p3 = растяжение сигмоидальной кривой,
transformed_x = p2/(1-exp(-p3*x).
12. Система (600) по п.11, в которой, по меньшей мере, одно составное преобразование включает в себя первоначальное параметризованное гауссовое искажение (703), имеющее параметр p1, данных измерений x, где
p1 = параметр ширины Гаусса,
x = x-(x*exp(-x*x/p1).
13. Система (600) по п.12, в которой типом обучения классификации является многоуровневый перцептрон (MLP), и диапазон [1, u] составляет [0,1].
14. Способ молекулярной диагностики, содержащий этапы, на которых
- собирают диагностические данные, и
- обрабатывают собранные диагностические данные средством обработки данных,
в котором средство обработки включает в себя средство для преобразования данных, чтобы чувствительность преобразования снижалась в ненадежной области, в то же время, оставаясь неизменной или повышенной в других местах.
15. Компьютерный программируемый носитель для осуществления, по меньшей мере, части способа по п.14.
16. Устройство молекулярной диагностики, содержащее:
средство ввода для, по меньшей мере, приема входных данных измерений,
средство обработки, по меньшей мере, включающее в себя средство для преобразования данных, чтобы чувствительность преобразования снижалась в ненадежной области, в то же время, оставаясь неизменной или повышенной в других местах, и
средство вывода для, по меньшей мере, вывода преобразованных данных.
17. Устройство по п.16, дополнительно содержащее пользовательское средство ввода.
18. Устройство по п.16, в котором средство для преобразования данных, по меньшей мере, включает в себя первое средство для, по меньшей мере, анализа входных данных измерений и составления параметризованного преобразования, и второе средство для, по меньшей мере, определения, согласуются ли преобразованные данные с критериями, и повторного преобразования данных, пока не будет удовлетворен, по меньшей мере, один критерий.
19. Компьютерный программируемый носитель для осуществления, по меньшей мере, части функциональных возможностей по п.18.
20. Система молекулярной диагностики, содержащая:
подсистему сбора данных для, по меньшей мере, сбора и вывода диагностических данных,
подсистема обработки данных для, по меньшей мере, анализа входных данных, преобразования данных таким образом, чтобы чувствительность преобразования снижалась в ненадежной области, в то же время, оставаясь неизменной или повышенной в других местах, и вывода преобразованных данных, и
подсистема управления, по меньшей мере, позволяющая пользователю взаимодействовать с, по меньшей мере, подсистемой сбора данных и/или подсистемой обработки данных.