摘要
本发明提供了一种流式细胞分析用数据处理方法,属于流式细胞术数据处理技术领域,包括:首先将高维细胞数据分割为均衡的JSON格式数据块,包含细胞的多维测量信息。通过内存管理单元动态配置双缓冲区实现数据的并行加载和预处理。对数据块进行特征重要性评估,计算维度间相关性,并通过k近邻搜索和核密度估计获取局部分布特征。利用滑动时间窗口统计特征权重变化,使用vine‑copula构建特征交互强度矩阵。随后应用改进的高斯径向基核函数进行非线性降维,该函数包含多个自适应函数项。最后构建深度自编码器神经网络,在训练过程中动态调整学习率,对特征提取结果进行正则化处理,输出标准化的细胞特征向量。
技术关键词
数据处理方法
径向基核函数
流式细胞分析仪
梯度提升决策树
滑动时间窗口
流式细胞术数据处理
方差信息
内存管理单元
编码器结构
解码器结构
多线程
缓冲
非线性
动态
皮尔逊相关系数
矩阵
分类器
神经网络训练
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