全自动生化分析仪多任务优化调度与检测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·自动生化分析仪发展及现状 | 第10-14页 |
| ·国外发展现状 | 第12-13页 |
| ·国内发展现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容及意义 | 第14-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第2章 生化分析原理和典型分析方法 | 第17-26页 |
| ·生化分析原理 | 第17-20页 |
| ·物质对光的吸收特性 | 第17-18页 |
| ·朗伯- 比尔定律 | 第18-20页 |
| ·测定原理 | 第20页 |
| ·典型生化分析方法 | 第20-25页 |
| ·终点法 | 第21-23页 |
| ·连续监测法 | 第23-25页 |
| ·速率 A 法 | 第25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于同极性非线性估计的生化分析酶浓度检测 | 第26-38页 |
| ·生化分析仪中酶类成分检测原理 | 第26-28页 |
| ·非线性监测中常用数据分析原理及方法 | 第28-30页 |
| ·J 值法 | 第28-29页 |
| ·线性判别法 | 第29页 |
| ·动态线性监测法 | 第29-30页 |
| ·基于同极性非线性估计的酶浓度检测 | 第30-33页 |
| ·生化分析酶浓度同极性非线性数据分析 | 第30-32页 |
| ·基于同极性估计方法的酶浓度检测步骤 | 第32-33页 |
| ·算法实验与分析 | 第33-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于遗传算法的生化分析仪多任务最优调度 | 第38-47页 |
| ·调度问题研究与分析 | 第38-40页 |
| ·标准 Job- shop 问题 | 第38-39页 |
| ·全自动生化分析仪 Job-shop 问题 | 第39页 |
| ·多任务总执行时间计算 | 第39-40页 |
| ·生化分析仪实时多任务优化调度算法设计 | 第40-44页 |
| ·遗传算法原理 | 第40页 |
| ·遗传算法求解 TSP 问题 | 第40-43页 |
| ·调度算法模型创建 | 第43-44页 |
| ·算法实验与分析 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第5章 全自动生化分析仪的总体设计 | 第47-66页 |
| ·生化分析仪硬件系统设计 | 第47-51页 |
| ·生化分析仪控制系统设计 | 第51-57页 |
| ·ARM+CPLD 控制架构 | 第52-53页 |
| ·执行机构系统 | 第53-54页 |
| ·生化分析仪的时序控制 | 第54-57页 |
| ·全自动生化分析仪软件设计 | 第57-65页 |
| ·软件需求分析 | 第57-58页 |
| ·软件系统功能 | 第58页 |
| ·软件功能模块化设计 | 第58-60页 |
| ·软件操作界面 | 第60-63页 |
| ·数据库的设计 | 第63-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第72页 |
