简介:传统上,时间域航空电磁数据通过拟合迭代反演计算得到大地模型,然而,由于航空电磁数据道间的较强相关性,导致病态反演,并引起超定问题;同时电磁数据的相关性使其与模型参数的映射关系复杂,增加了反演的复杂度。采用主成分分析法将航空电磁数据变换为正交的较少数量的主成分,不仅降低了数据道间的相关性,减小了数据量,同时压制了数据的不相关噪声。本文利用人工神经网络(ANN)逼近主成分与大地模型参数间的映射关系,避免了传统反演算法中雅克比矩阵的复杂计算。层状模型的主成分神经网络与数据神经网络的反演结果对比显示,主成分神经网络反演方法网络结构简单,训练步数少,反演结果好,特别是对于含噪数据。准二维模型的主成分ANN、数据ANN以及Zhody方法的反演结果显示了主成分神经网络具有更接近真实模型的反演效果,进一步证明了主成分神经网络反演方法适合海量航空电磁探测数据反演。
简介:摘要目的探讨国外梅毒螺旋体抗体检测试剂盒的质量及可能的用途。方法用考核试剂、参比试剂及第三方试剂对本院常规体检标本及梅毒可疑感染者血样共700份血清进行检测,并对检测数据进行统计分析。结果考核试剂美国美德声科学技术公司生产的梅毒螺旋体抗体检测试剂盒Lab21,参比试剂日本富士瑞必欧株式会社生产的梅毒螺旋体抗体诊断试剂盒进行对比研究,考核试剂和参比试剂的阳性符合率98.71%,阴性符合率100.0%,总符合率99.57%。对考核试剂和参比试剂检测结果不一致的一例样本使用上海科华生物工程股份有限公司生产的梅毒螺旋体抗体诊断试剂盒进一步验证分析,结果表明,考核试剂的敏感性为99.06%,特异性为100%。结论美国美德声科学技术公司生产生产的梅毒螺旋体抗体检测试剂盒有较高的准确性。该试剂采用对患者血清中的梅毒螺旋体抗体(IgG+IgM)的联合检测,可以提高梅毒的临床检出率,有助于疾病的诊断与预防。