1、“.....关键词光谱解析遗传算法最小乘法流式细胞仪中图分类号文献标识码文章编号随着现代分析仪器的发展基于遗传算法的多组分光谱解析方法研究论文原稿法。该方法首先通过遗传算法在混合光谱上寻找未知组分的最优峰位臵和最优峰形，得到组的最优纯组分光谱矩阵，再利用最小乘拟合曲线，能够快速有效地解析混合光谱。在实验中，对纯组分光合根据适应度函数值优化搜索空间范围，进步减小拟合误差......”。

2、“.....得到最优谱线组合后，利用最小乘法对原始混合光谱进行解析得到浓度矩阵，实现定量分析。摘要光谱解析未知参数的方法，其基本思想是选择估算量使得模型输出与实际测量输出之差的平方和达到最小，能有效避免正负误差相抵，且数学处理方便。算法流程图如图所示。实验验证用于实验验证的细胞遗传算法优化遗传算法从本质上讲是种群体迭代过程，从个任意初始群体出发，根据优胜劣汰的原则......”。

3、“.....从而产生具有新性能性能更优的新代群体斯峰的峰面积为峰位臵为标准偏差。但实际的纯组分光谱峰是非对称，以对称的高斯峰来描述具有定的局限性和误差，因此本文依据分析体系复杂性及分析要求的不同，采取不同的策略。对于纯组目标，本文建立如下的适应度函数其中，是第个细胞荧光光谱中第个波点的预期光强值，是第个细胞荧光光谱中第个波点的实际光强值，是波长点数，是细胞个数......”。

4、“.....以对称的高斯峰来描述具有定的局限性和误差，因此本文依据分析体系复杂性及分析要求的不同，采取不同的策略。对于纯组分光谱全未知的黑色分析体系，采用高斯峰来光谱解析最小乘法是种由观测数据估算线性模型中未知参数的方法，其基本思想是选择估算量使得模型输出与实际测量输出之差的平方和达到最小，能有效避免正负误差相抵，且数学处理方便......”。

5、“.....采用高斯峰来拟合光谱峰对于纯组分部分已知的灰色分析体系，结合已知组分光谱峰的特点，采用高斯峰及已知光谱峰平移来拟合未知光谱峰。说明该个体或群体接近最优解的概率越大。理论高斯模型纯组分光谱峰的峰位臵峰宽及峰高可由高斯曲线中具有明确物理意义的参数来描述。用于模拟荧光光谱的高斯模型函数公式为其中，为高，每取值次，波长点数为，最大强度为。遗传算法优化遗传算法从本质上讲是种群体迭代过程......”。

6、“.....根据优胜劣汰的原则，通过竞争选择繁殖变异等类似生物遗传进义是预估光谱强度与实际光谱强度之间按采样点计算的均方误差的个变形公式，其本质反映预测谱图与原谱图之间的差异程度。显然，个体的适应度函数值或代群体的平均适应度函数值越小，合光谱峰对于纯组分部分已知的灰色分析体系，结合已知组分光谱峰的特点，采用高斯峰及已知光谱峰平移来拟合未知光谱峰......”。

7、“.....根据求解的论高斯模型纯组分光谱峰的峰位臵峰宽及峰高可由高斯曲线中具有明确物理意义的参数来描述。用于模拟荧光光谱的高斯模型函数公式为其中，为高斯峰的峰面积为峰位臵为标准偏差。但实际的化的作用，从而产生具有新性能性能更优的新代群体，并逐步使群体进化到包含或接近最优解的状态。般的遗传算法由个部分组成编码适应度函数遗传操作终止条件......”。

8、“.....实现定量分析。基于遗传算法的多组分光谱解析方法研究论文原稿。算法流程图如图所示。实验验证用于实验验证的细胞流式光谱主要由种蛋白质的光谱组成。流式细胞仪的光谱波长范围为推导式演进特征投影分析循环利用组分剥离技术将全部组分分离，实现光谱重叠峰完全解析，。但是当数据矩阵存在较大噪音或缺乏量测误差信息时，由于以上方法对原始数据的依赖程度大，解析，多组分维数据越来越容易获得......”。

9、“.....在过去的几十年里，各种化学因子分析方法都曾成功的应用于维数据的解析，如渐进因子分析全未知纯组分光谱部分未知及不同参数设臵下算法的表现进行了討论，分析其对算法收敛速度及计算结果精确性和稳定性的影响。利用该方法对流式细胞仪光谱数据进行处理，解析效果良好，谱线方法是种常见的光谱分析方法，广泛用于各种化学计量学领域。现有的解析方法无法处理纯组分未知的应用体系......”。