色谱信息检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质

摘要

本公开的实施例公开了色谱信息检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：对色谱信息集中的每个色谱信息进行主成分分析处理，以生成色谱主成分分析信息，得到色谱主成分分析信息集；对色谱主成分分析信息集进行异常解析处理，以生成异常色谱主成分分析信息组；基于异常色谱主成分分析信息组，生成第一异常色谱信息组；对色谱特征信息集进行聚类，得到色谱特征信息组集和簇中心色谱特征信息集；将色谱异常评分值集中最大色谱异常评分值对应的色谱特征信息组确定为第二异常色谱信息组；基于第一异常色谱信息组与第二异常色谱信息组，生成异常色谱信息组。该实施方式可以及时检测出异常的色谱数据。

权利要求

1.一种色谱信息检测方法，包括：

获取色谱仪产生的色谱信息集，其中，所述色谱信息集中的色谱信息包括：色谱仪设备信息、环境参数信息与色谱分析信息，所述色谱分析信息包括多条色谱数据；

对色谱信息集中的每个色谱信息进行主成分分析处理，以生成色谱主成分分析信息，得到色谱主成分分析信息集；

对所述色谱主成分分析信息集进行异常解析处理，以生成异常色谱主成分分析信息组；

基于所述异常色谱主成分分析信息组，生成第一异常色谱信息组，其中，所述异常色谱主成分分析信息组中的异常色谱主成分分析信息对应所述第一异常色谱信息组中的第一异常色谱信息；

对所述色谱信息集中的每个色谱信息进行特征提取，以生成色谱特征信息，得到色谱特征信息集；

对所述色谱特征信息集进行聚类，得到色谱特征信息组集和簇中心色谱特征信息集，其中，所述色谱特征信息组集包括的色谱特征信息组的数量为预设簇数量；

将所述簇中心色谱特征信息集中每个簇中心色谱特征信息对应的异常评分值确定为色谱异常评分值，得到色谱异常评分值集；

将所述色谱异常评分值集中最大色谱异常评分值对应的色谱特征信息组确定为第二异常色谱信息组；

基于所述第一异常色谱信息组与所述第二异常色谱信息组，生成异常色谱信息组，以及将所述异常色谱信息组发送至相关联的色谱检测终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述异常色谱主成分分析信息组中的异常色谱主成分分析信息包括主成分变量，所述主成分变量包括色谱数据特征向量，所述色谱数据特征向量包括至少一个色谱数据特征系数，所述至少一个色谱数据特征系数中的色谱数据特征系数对应一色谱数据；以及所述基于所述异常色谱主成分分析信息组，生成第一异常色谱信息组，包括：对于所述异常色谱主成分分析信息组中的每个异常色谱主成分分析信息，执行如下处理步骤：将所述异常色谱主成分分析信息包括的主成分变量确定为异常主成分变量；

将所述异常主成分变量包括的色谱数据特征向量中包括的至少一个色谱数据特征系数进行降序排序，得到色谱数据特征系数序列；

从所述色谱数据特征系数序列选择预设数目个色谱数据特征系数作为异常色谱数据特征系数，得到异常色谱数据特征系数组；

将所述异常色谱数据特征系数组中每个异常色谱数据特征系数对应的色谱数据确定为异常色谱数据，得到异常色谱数据组；

根据所述异常色谱数据组，对所述异常色谱主成分分析信息对应的色谱信息进行异常标注，得到标注后的色谱信息作为第一异常色谱信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述簇中心色谱特征信息集中每个簇中心色谱特征信息对应的异常评分值确定为色谱异常评分值，包括：对所述簇中心色谱特征信息进行特征信息处理，以生成目标色谱特征信息；

确定所述目标色谱特征信息对应的异常分数值，作为色谱异常评分值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述目标色谱特征信息包括：色谱柱温度特征值、色谱峰高特征值、色谱峰面积特征值、色谱峰位特征值、塔板数特征值与体积流量特征值；

以及

所述确定所述目标色谱特征信息对应的异常分数值，作为色谱异常评分值，包括：确定所述色谱柱温度特征值、所述色谱峰高特征值、所述色谱峰面积特征值、所述色谱峰位特征值、所述塔板数特征值与所述体积流量特征值分别对应的色谱特征分析信息，得到色谱特征分析信息集；

基于预设的特征分数值对应表和所述色谱特征分析信息集，确定所述色谱柱温度特征值、所述色谱峰高特征值、所述色谱峰面积特征值、所述色谱峰位特征值、所述塔板数特征值与所述体积流量特征值分别对应的特征分数值，得到特征分数值集；

将所述特征分数值集包括的各个特征分数值的和确定为色谱异常评分值。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述对所述色谱特征信息集进行聚类，得到色谱特征信息组集和簇中心色谱特征信息集之前，所述方法还包括：获取样本色谱特征信息集和初始簇数量集；

基于所述样本色谱特征信息集，生成所述初始簇数量集中每个初始簇数量对应的误差平方和，得到误差平方和集；

基于所述初始簇数量集和所述误差平方和集，生成簇数确定函数图像；

响应于检测到作用于所述簇数确定函数图像中的某一簇数的选择操作，将所述簇数确定为预设簇数量。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述样本色谱特征信息集，生成所述初始簇数量集中每个初始簇数量对应的误差平方和，包括：对所述样本色谱特征信息集进行聚类，得到样本色谱特征信息组集和样本簇中心色谱特征信息集，其中，所述样本色谱特征信息组集中样本色谱特征信息组的数目为所述初始簇数量；

基于所述样本色谱特征信息组集和所述样本簇中心色谱特征信息集，确定误差平方和。

7.一种色谱信息检测装置，包括：

获取单元，被配置成获取色谱仪产生的色谱信息集，其中，所述色谱信息集中的色谱信息包括：色谱仪设备信息、环境参数信息与色谱分析信息，所述色谱分析信息包括多条色谱数据；

分析单元，被配置成对色谱信息集中的每个色谱信息进行主成分分析处理，以生成色谱主成分分析信息，得到色谱主成分分析信息集；

解析单元，被配置成对所述色谱主成分分析信息集进行异常解析处理，以生成异常色谱主成分分析信息组；

第一生成单元，被配置成基于所述异常色谱主成分分析信息组，生成第一异常色谱信息组，其中，所述异常色谱主成分分析信息组中的异常色谱主成分分析信息对应所述第一异常色谱信息组中的第一异常色谱信息；

提取单元，被配置成对所述色谱信息集中的每个色谱信息进行特征提取，以生成色谱特征信息，得到色谱特征信息集；

聚类单元，被配置成对所述色谱特征信息集进行聚类，得到色谱特征信息组集和簇中心色谱特征信息集，其中，所述色谱特征信息组集包括的色谱特征信息组的数量为预设簇数量；

第一确定单元，被配置成将所述簇中心色谱特征信息集中每个簇中心色谱特征信息对应的异常评分值确定为色谱异常评分值，得到色谱异常评分值集；

第二确定单元，被配置成将所述色谱异常评分值集中最大色谱异常评分值对应的色谱特征信息组确定为第二异常色谱信息组；

第二生成单元，被配置成基于所述第一异常色谱信息组与所述第二异常色谱信息组，生成异常色谱信息组，以及将所述异常色谱信息组发送至相关联的色谱检测终端。

8.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1‑6中任一所述的方法。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1‑6中任一所述的方法。

说明书

色谱信息检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

[0001] 本公开的实施例涉及色谱数据分析领域，具体涉及色谱信息检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

[0002] 色谱仪是进行色谱分析的装置，灵敏度和自动化程度高，被广泛应用在化学产品分析实验中，在操作色谱仪进行试验的过程中，如果操作不当或试验环境不满足条件，往往导致实验结果不准确。目前，对于色谱试验数据的检测，通常采用的方式为：通过审核人员对于色谱数据进行检测。

[0003] 然而，采用上述方式通常会存在以下技术问题：对色谱数据进行检测的角度较为单一，色谱数据检测结果存在偏差，无法及时检测出异常的色谱数据。

发明内容

[0004] 本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

[0005] 本公开的一些实施例提出了色谱信息检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

[0006] 第一方面，本公开的一些实施例提供了一种色谱信息检测方法，该方法包括：获取色谱仪产生的色谱信息集，其中，上述色谱信息集中的色谱信息包括：色谱仪设备信息、环境参数信息与色谱分析信息，上述色谱分析信息包括多条色谱数据；对色谱信息集中的每个色谱信息进行主成分分析处理，以生成色谱主成分分析信息，得到色谱主成分分析信息集；对上述色谱主成分分析信息集进行异常解析处理，以生成异常色谱主成分分析信息组；基于上述异常色谱主成分分析信息组，生成第一异常色谱信息组，其中，上述异常色谱主成分分析信息组中的异常色谱主成分分析信息对应上述第一异常色谱信息组中的第一异常色谱信息；对上述色谱信息集中的每个色谱信息进行特征提取，以生成色谱特征信息，得到色谱特征信息集；对上述色谱特征信息集进行聚类，得到色谱特征信息组集和簇中心色谱特征信息集，其中，上述色谱特征信息组集包括的色谱特征信息组的数量为预设簇数量；将上述簇中心色谱特征信息集中每个簇中心色谱特征信息对应的异常评分值确定为色谱异常评分值，得到色谱异常评分值集；将上述色谱异常评分值集中最大色谱异常评分值对应的色谱特征信息组确定为第二异常色谱信息组；基于上述第一异常色谱信息组与上述第二异常色谱信息组，生成异常色谱信息组，以及将上述异常色谱信息组发送至相关联的色谱检测终端。

[0007] 第二方面，本公开的一些实施例提供了一种色谱信息检测装置，装置包括：获取单元，被配置成获取色谱仪产生的色谱信息集，其中，上述色谱信息集中的色谱信息包括：色谱仪设备信息、环境参数信息与色谱分析信息，上述色谱分析信息包括多条色谱数据；分析单元，被配置成对色谱信息集中的每个色谱信息进行主成分分析处理，以生成色谱主成分分析信息，得到色谱主成分分析信息集；解析单元，被配置成对上述色谱主成分分析信息集进行异常解析处理，以生成异常色谱主成分分析信息组；第一生成单元，被配置成基于上述异常色谱主成分分析信息组，生成第一异常色谱信息组，其中，上述异常色谱主成分分析信息组中的异常色谱主成分分析信息对应上述第一异常色谱信息组中的第一异常色谱信息；提取单元，被配置成对上述色谱信息集中的每个色谱信息进行特征提取，以生成色谱特征信息，得到色谱特征信息集；聚类单元，被配置成对上述色谱特征信息集进行聚类，得到色谱特征信息组集和簇中心色谱特征信息集，其中，上述色谱特征信息组集包括的色谱特征信息组的数量为预设簇数量；第一确定单元，被配置成将上述簇中心色谱特征信息集中每个簇中心色谱特征信息对应的异常评分值确定为色谱异常评分值，得到色谱异常评分值集；第二确定单元，被配置成将上述色谱异常评分值集中最大色谱异常评分值对应的色谱特征信息组确定为第二异常色谱信息组；第二生成单元，被配置成基于上述第一异常色谱信息组与上述第二异常色谱信息组，生成异常色谱信息组，以及将上述异常色谱信息组发送至相关联的色谱检测终端。

[0008] 第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

[0009] 第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

[0010] 本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的色谱信息检测方法，可以及时检测出异常的色谱数据。具体来说，无法及时检测出异常的色谱数据的原因在于：对色谱数据进行检测的角度较为单一，色谱数据检测结果存在偏差。基于此，本公开的一些实施例的色谱信息检测方法，首先，获取色谱仪产生的色谱信息集。其中，上述色谱信息集中的色谱信息包括：色谱仪设备信息、环境参数信息与色谱分析信息，上述色谱分析信息包括多条色谱数据。由此，便于解析出异常的色谱信息。其次，对色谱信息集中的每个色谱信息进行主成分分析处理，以生成色谱主成分分析信息，得到色谱主成分分析信息集。由此，可以从横向角度对多个色谱信息进行解析，为后续检测出异常的色谱信息提供数据支持。再其次，对上述色谱主成分分析信息集进行异常解析处理，以生成异常色谱主成分分析信息组。由此，可以解析出异常色谱主成分分析信息组。接着，基于上述异常色谱主成分分析信息组，生成第一异常色谱信息组。由此，可以从横向的角度解析出异常色谱信息。再接着，对上述色谱信息集中的每个色谱信息进行特征提取，以生成色谱特征信息，得到色谱特征信息集。由此，可以将能够体现色谱信息异常的特征信息从上述色谱信息中提取出来，从而可以更方便地识别异常色谱信息。然后，对上述色谱特征信息集进行聚类，得到色谱特征信息组集和簇中心色谱特征信息集。其中，上述色谱特征信息组集包括的色谱特征信息组的数量为预设簇数量。由此，可以依据各个色谱特征信息之间的相似度，将色谱特征信息集划分为各个不同的色谱特征信息组，从而，可以将具有相似特征信息的色谱特征信息聚集在同一个组中。再然后，将上述簇中心色谱特征信息集中每个簇中心色谱特征信息对应的异常评分值确定为色谱异常评分值，得到色谱异常评分值集。由此，通过确定异常分数值的方式，可以直观地体现出上述各个簇中心色谱特征信息是异常色谱信息的可能性的大小，从而可以体现出上述各个色谱特征信息组中出现异常色谱信息的可能性的大小。之后，将上述色谱异常评分值集中最大色谱异常评分值对应的色谱特征信息组确定为第二异常色谱信息组。由此，可以得到上述各个色谱特征信息组中包括色谱信息可能性最大的一组色谱特征信息。最后，基于上述第一异常色谱信息组与上述第二异常色谱信息组，生成异常色谱信息组，以及将上述异常色谱信息组发送至相关联的色谱检测终端。由此，可以利用两种不同方式检测出的异常色谱信息组，及时检测出异常的色谱数据。

附图说明

[0011] 结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

[0012] 图1是根据本公开的色谱信息检测方法的一些实施例的流程图；

[0013] 图2是根据本公开的色谱信息检测装置的一些实施例的结构示意图；

[0014] 图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

[0015] 下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

[0016] 另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

[0017] 需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

[0018] 需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

[0019] 本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

[0020] 下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

[0021] 图1是根据本公开一些实施例的色谱信息检测方法的一些实施例的流程图。示出了根据本公开的色谱信息检测方法的一些实施例的流程100。该色谱信息检测方法，包括以下步骤：

[0022] 步骤101，获取色谱仪产生的色谱信息集。

[0023] 在一些实施例中，色谱信息检测方法的执行主体（例如服务器）可以通过有线连接或无线连接的方式获取色谱仪产生的色谱信息集。其中，上述色谱信息集中的色谱信息包括：色谱仪设备信息、环境参数信息与色谱分析信息，上述色谱分析信息包括多条色谱数据。色谱仪设备信息可以是指色谱仪的基本硬件配置、设备型号等信息，确定了色谱仪设备信息，才便于后续进一步对色谱信息进行检测。环境参数信息可以是指色谱仪运行时的环境信息，可以包括但不限于：供电电压、光照强度、空气洁净度等。色谱分析信息可以是指色谱仪在分析过程中产生的色谱数据。多条色谱数据可以包括但不限于：设备温度、内部压强、载气类型、色谱柱温度、体积流量、基线、出峰时间、色谱峰高、色谱峰面积、色谱峰位、对称因子、塔板数、保留体积、相对保留值、保留指数等。

[0024] 步骤102，对色谱信息集中的每个色谱信息进行主成分分析处理，以生成色谱主成分分析信息，得到色谱主成分分析信息集。

[0025] 在一些实施例中，上述执行主体可以对色谱信息集中的每个色谱信息进行主成分分析处理，以生成色谱主成分分析信息，得到色谱主成分分析信息集。这里，主成分分析可以是指PCA（Principal Components Analysis）分析。这里，色谱主成分分析信息可以包括第一主成分变量和第二主成分变量。这里，第一主成分变量和第二主成分变量可以是通过PCA（Principal Components Analysis）从色谱信息包括的多个色谱数据（设备温度、内部压强、载气类型、色谱柱温度、体积流量、基线、出峰时间、色谱峰高、色谱峰面积、色谱峰位、对称因子、塔板数、保留体积、相对保留值、保留指数）降维分析得出的。第一主成分变量和第二主成分变量均包含色谱信息包括的色谱数据。

[0026] 在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以对上述色谱信息集中的每个色谱信息进行核主成分分析处理，以生成色谱主成分分析信息，得到色谱主成分分析信息集。这里，核主成分分析处理可以是指KPCA（Kernel Principal Component Analysis）处理。从而，可以解决PCA降维在对色谱数据的区分度划分不明显的问题。

[0027] 步骤103，对上述色谱主成分分析信息集进行异常解析处理，以生成异常色谱主成分分析信息组。

[0028] 在一些实施例中，上述执行主体可以通过预设的离群聚类算法对上述色谱主成分分析信息集进行异常解析处理，以生成异常色谱主成分分析信息组。离群聚类算法可以是指DBSCAN(Density‑Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法。

[0029] 实践中，首先，上述执行主体可以对上述色谱主成分分析信息集进行离群聚类处理，以生成色谱主成分分析信息组集。这里，色谱主成分分析信息组集中的色谱主成分分析信息包括聚类标签。聚类标签可以表示离群聚类或集群聚类。然后，可以将上述色谱主成分分析信息组集中包括的聚类标签表示为离群聚类的各个色谱主成分分析信息确定为异常色谱主成分分析信息组。这里，表示为离群聚类的聚类标签可以表示色谱数据在第一主成分变量上离群或第二主成分变量上离群。

[0030] 步骤104，基于上述异常色谱主成分分析信息组，生成第一异常色谱信息组。

[0031] 在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述异常色谱主成分分析信息组，生成第一异常色谱信息组。其中，上述异常色谱主成分分析信息组中的异常色谱主成分分析信息对应上述第一异常色谱信息组中的第一异常色谱信息。上述异常色谱主成分分析信息组中的异常色谱主成分分析信息包括主成分变量，上述主成分变量包括色谱数据特征向量，上述色谱数据特征向量包括至少一个色谱数据特征系数，上述至少一个色谱数据特征系数中的色谱数据特征系数对应一色谱数据。

[0032] 实践中，基于上述异常色谱主成分分析信息组，上述执行主体可以对于上述异常色谱主成分分析信息组中的每个异常色谱主成分分析信息，执行如下处理步骤：

[0033] 第一步，将上述异常色谱主成分分析信息包括的主成分变量确定为异常主成分变量。

[0034] 第二步，将上述异常主成分变量包括的色谱数据特征向量中包括的至少一个色谱数据特征系数进行降序排序，得到色谱数据特征系数序列。

[0035] 第三步，从上述色谱数据特征系数序列选择预设数目个色谱数据特征系数作为异常色谱数据特征系数，得到异常色谱数据特征系数组。实践中，可以依次从上述色谱数据特征系数序列选择预设数目个色谱数据特征系数作为异常色谱数据特征系数，得到异常色谱数据特征系数组。

[0036] 第四步，将上述异常色谱数据特征系数组中每个异常色谱数据特征系数对应的色谱数据确定为异常色谱数据，得到异常色谱数据组。

[0037] 第五步，根据上述异常色谱数据组，对上述异常色谱主成分分析信息对应的色谱信息进行异常标注，得到标注后的色谱信息作为第一异常色谱信息。

[0038] 实践中，对于上述异常色谱数据组中的每个异常色谱数据，执行以下子步骤：

[0039] 第一子步骤，确定上述异常色谱主成分分析信息对应的色谱信息中对应上述异常色谱数据的色谱数据。

[0040] 第二子步骤，对上述色谱数据标记上异常标签。

[0041] 从而，得到标注后的色谱信息作为第一异常色谱信息。

[0042] 步骤105，对上述色谱信息集中的每个色谱信息进行特征提取，以生成色谱特征信息，得到色谱特征信息集。

[0043] 在一些实施例中，上述执行主体可以对上述色谱信息集中的每个色谱信息进行特征提取，以生成色谱特征信息，得到色谱特征信息集。即，将色谱信息包括的各个色谱数据提取出来作为各个色谱特征信息。

[0044] 步骤106，对上述色谱特征信息集进行聚类，得到色谱特征信息组集和簇中心色谱特征信息集。

[0045] 在一些实施例中，上述执行主体可以对上述色谱特征信息集进行聚类，得到色谱特征信息组集和簇中心色谱特征信息集。其中，上述色谱特征信息组集包括的色谱特征信息组的数量为预设簇数量。可以通过K‑means（K均值）聚类算法，对色谱特征信息集进行聚类，得到色谱特征信息组集和簇中心色谱特征信息集。上述色谱特征信息组集中色谱特征信息组的数目为预设簇数量。上述色谱特征信息组集中的一个色谱特征信息组可以与上述簇中心色谱特征信息集中的一个簇中心色谱特征信息对应。

[0046] 可选地，在步骤106之前，上述方法还包括：

[0047] 第一步，获取样本色谱特征信息集和初始簇数量集。其中，可以从终端设备获取样本色谱特征信息集和初始簇数量集。上述样本色谱特征信息集的样本色谱特征信息可以包括样本色谱柱温度、样本色谱峰高、样本色谱峰面积、样本色谱峰位、样本塔板数与样本体积流量。上述初始簇中心数量集可以是自然数集。例如，上述初始簇中心数量集可以是{2,3,4,5,6,……N}。这里，N表示初始簇中心数量。

[0048] 第二步，基于上述样本色谱特征信息集，生成上述初始簇数量集中每个初始簇数量对应的误差平方和，得到误差平方和集。可以通过使用误差平方和公式，生成上述初始簇数量集中每个初始簇数量对应的误差平方和，得到误差平方和集。

[0049] 实践中，上述第二步可以包括以下子步骤：

[0050] 第一子步骤，对上述样本色谱特征信息集进行聚类，得到样本色谱特征信息组集和样本簇中心色谱特征信息集。其中，上述样本色谱特征信息组集中样本色谱特征信息组的数目为上述初始簇数量。可以通过上述K‑means（K均值）聚类算法，对上述样本色谱特征信息集进行聚类，得到样本色谱特征信息组集和样本簇中心色谱特征信息集。

[0051] 第二子步骤，基于上述样本色谱特征信息组集和上述样本簇中心色谱特征信息集，确定误差平方和。即，可以通过误差平方和公式确定误差平方和。

[0052] 第三步，基于上述初始簇数量集和上述误差平方和集，生成簇数确定函数图像。其中，上述簇数确定函数图像的纵轴为上述误差平方和，上述簇数确定函数图像的横轴为上述初始簇数量的取值。随着上述初始簇数量的增加，可以将上述簇数确定函数图像中下降幅度明显趋向于缓慢的坐标点确定为肘点。

[0053] 第四步，响应于检测到作用于上述簇数确定函数图像中的某一簇数的选择操作，将上述簇数确定为预设簇数量。选择操作可以包括但不限于：点击、滑动、拨动。

[0054] 步骤107，将上述簇中心色谱特征信息集中每个簇中心色谱特征信息对应的异常评分值确定为色谱异常评分值，得到色谱异常评分值集。

[0055] 在一些实施例中，上述执行主体可以将上述簇中心色谱特征信息集中每个簇中心色谱特征信息对应的异常评分值确定为色谱异常评分值，得到色谱异常评分值集。实践中，可以通过对上述簇中心色谱特征信息包括的各个色谱数据赋予分数值，并对分数值求和的方式，确定簇中心色谱特征信息集中每个簇中心色谱特征信息对应的异常评分值。其中，上述异常评分值可以表征上述簇中心色谱特征信息是异常簇中心色谱特征信息的可能性。

[0056] 在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过以下步骤将上述簇中心色谱特征信息集中每个簇中心色谱特征信息对应的异常评分值确定为色谱异常评分值：

[0057] 第一步，对上述簇中心色谱特征信息进行特征信息处理，以生成目标色谱特征信息。将上述簇中心色谱特征信息包括的色谱柱温度、色谱峰高、色谱峰面积、色谱峰位、塔板数与体积流量确定为色谱柱温度特征值、色谱峰高特征值、色谱峰面积特征值、色谱峰位特征值、塔板数特征值与体积流量特征值。将色谱柱温度特征值、色谱峰高特征值、色谱峰面积特征值、色谱峰位特征值、塔板数特征值与体积流量特征值合并为目标色谱特征信息。

[0058] 第二步，确定上述目标色谱特征信息对应的异常分数值，作为色谱异常评分值。上述目标色谱特征信息包括：色谱柱温度特征值、色谱峰高特征值、色谱峰面积特征值、色谱峰位特征值、塔板数特征值与体积流量特征值。

[0059] 实践中，上述第二步，可以包括以下子步骤：

[0060] 第一子步骤，确定上述色谱柱温度特征值、上述色谱峰高特征值、上述色谱峰面积特征值、上述色谱峰位特征值、上述塔板数特征值与上述体积流量特征值分别对应的色谱特征分析信息，得到色谱特征分析信息集。其中，上述色谱柱温度特征值对应的色谱特征分析信息可以是但不限于最大、最小或两者之间。上述色谱峰高特征值对应的色谱特征分析信息可以是但不限于最大、最小或两者之间。上述色谱峰面积特征值、对应的色谱特征分析信息可以是但不限于最大、最小或两者之间。上述色谱峰位特征值对应的色谱特征分析信息可以是但不限于最大、最小或两者之间。上述塔板数特征值对应的色谱特征分析信息可以是但不限于最大、最小或两者之间。上述体积流量特征值对应的色谱特征分析信息可以是但不限于最大、最小或两者之间。

[0061] 第二子步骤，基于预设的特征分数值对应表和上述色谱特征分析信息集，确定上述色谱柱温度特征值、上述色谱峰高特征值、上述色谱峰面积特征值、上述色谱峰位特征值、上述塔板数特征值与上述体积流量特征值分别对应的特征分数值，得到特征分数值集。其中，上述预设的特征分数值对应表可以表征上述色谱特征分析信息集，确定上述色谱柱温度特征值、上述色谱峰高特征值、上述色谱峰面积特征值、上述色谱峰位特征值、上述塔板数特征值与上述体积流量特征值分别与其表征的色谱数据是异常色谱信息的可能性之间的对应关系。

[0062] 作为示例，上述预设的特征分数值对应表中，可以将特征分析信息为最大的色谱柱温度特征值对应的特征分数值确定为3，将特征分析信息为两者之间的色谱柱温度特征值对应的特征分数值确定为2，将特征分析信息为最小的色谱柱温度特征值对应的特征分数值确定为1。

[0063] 第三子步骤，将上述特征分数值集包括的各个特征分数值的和确定为色谱异常评分值。

[0064] 步骤108，将上述色谱异常评分值集中最大色谱异常评分值对应的色谱特征信息组确定为第二异常色谱信息组。

[0065] 在一些实施例中，上述执行主体可以将上述色谱异常评分值集中最大色谱异常评分值对应的色谱特征信息组确定为第二异常色谱信息组。

[0066] 步骤109，基于上述第一异常色谱信息组与上述第二异常色谱信息组，生成异常色谱信息组，以及将上述异常色谱信息组发送至相关联的色谱检测终端。

[0067] 在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述第一异常色谱信息组与上述第二异常色谱信息组，生成异常色谱信息组，以及将上述异常色谱信息组发送至相关联的色谱检测终端。这里，色谱检测终端可以是对异常色谱信息进行进一步解析/检测的终端。例如，色谱检测终端可以是服务器。

[0068] 实践中，首先，上述执行主体可以将上述第一异常色谱信息组与上述第二异常色谱信息组合并为初始异常色谱信息组。然后，可以去除上述初始异常色谱信息组中重复的初始异常色谱信息，得到异常色谱信息组。

[0069] 进一步参考图2，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种色谱信息检测装置的一些实施例，这些色谱信息检测装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应，该色谱信息检测装置具体可以应用于各种电子设备中。

[0070] 如图2所示，一些实施例的色谱信息检测装置200包括：获取单元201、分析单元202、解析单元203、第一生成单元204、提取单元205、聚类单元206、第一确定单元207、第二确定单元208和第二生成单元209。其中，获取单元201，被配置成获取色谱仪产生的色谱信息集，其中，上述色谱信息集中的色谱信息包括：色谱仪设备信息、环境参数信息与色谱分析信息，上述色谱分析信息包括多条色谱数据；分析单元202，被配置成对色谱信息集中的每个色谱信息进行主成分分析处理，以生成色谱主成分分析信息，得到色谱主成分分析信息集；解析单元203，被配置成对上述色谱主成分分析信息集进行异常解析处理，以生成异常色谱主成分分析信息组；第一生成单元204，被配置成基于上述异常色谱主成分分析信息组，生成第一异常色谱信息组，其中，上述异常色谱主成分分析信息组中的异常色谱主成分分析信息对应上述第一异常色谱信息组中的第一异常色谱信息；提取单元205，被配置成对上述色谱信息集中的每个色谱信息进行特征提取，以生成色谱特征信息，得到色谱特征信息集；聚类单元206，被配置成对上述色谱特征信息集进行聚类，得到色谱特征信息组集和簇中心色谱特征信息集，其中，上述色谱特征信息组集包括的色谱特征信息组的数量为预设簇数量；第一确定单元207，被配置成将上述簇中心色谱特征信息集中每个簇中心色谱特征信息对应的异常评分值确定为色谱异常评分值，得到色谱异常评分值集；第二确定单元
208，被配置成将上述色谱异常评分值集中最大色谱异常评分值对应的色谱特征信息组确定为第二异常色谱信息组；第二生成单元209，被配置成基于上述第一异常色谱信息组与上述第二异常色谱信息组，生成异常色谱信息组，以及将上述异常色谱信息组发送至相关联的色谱检测终端。

[0071] 可以理解的是，该色谱信息检测装置200中记载的诸单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于色谱信息检测装置200及其中包含的单元，在此不再赘述。

[0072] 下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备（例如服务器）300的结构示意图。本公开的一些实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）、PMP（便携式多媒体播放器）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

[0073] 如图3所示，电子设备300可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）301，其可以根据存储在只读存储器（ROM）302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器（RAM）303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有电子设备
300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM302以及RAM 303通过总线304彼此相连。
输入/输出（I/O）接口305也连接至总线304。

[0074] 通常，以下装置可以连接至I/O接口305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置307；包括例如磁带、硬盘等的存储装置308；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图3中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

[0075] 特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置308被安装，或者从ROM302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

[0076] 需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD‑ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。

[0077] 在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。

[0078] 上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取色谱仪产生的色谱信息集，其中，上述色谱信息集中的色谱信息包括：色谱仪设备信息、环境参数信息与色谱分析信息，上述色谱分析信息包括多条色谱数据；对色谱信息集中的每个色谱信息进行主成分分析处理，以生成色谱主成分分析信息，得到色谱主成分分析信息集；对上述色谱主成分分析信息集进行异常解析处理，以生成异常色谱主成分分析信息组；基于上述异常色谱主成分分析信息组，生成第一异常色谱信息组，其中，上述异常色谱主成分分析信息组中的异常色谱主成分分析信息对应上述第一异常色谱信息组中的第一异常色谱信息；对上述色谱信息集中的每个色谱信息进行特征提取，以生成色谱特征信息，得到色谱特征信息集；对上述色谱特征信息集进行聚类，得到色谱特征信息组集和簇中心色谱特征信息集，其中，上述色谱特征信息组集包括的色谱特征信息组的数量为预设簇数量；将上述簇中心色谱特征信息集中每个簇中心色谱特征信息对应的异常评分值确定为色谱异常评分值，得到色谱异常评分值集；将上述色谱异常评分值集中最大色谱异常评分值对应的色谱特征信息组确定为第二异常色谱信息组；基于上述第一异常色谱信息组与上述第二异常色谱信息组，生成异常色谱信息组，以及将上述异常色谱信息组发送至相关联的色谱检测终端。

[0079] 可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

[0080] 附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

[0081] 描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、分析单元、解析单元、第一生成单元、提取单元、聚类单元、第一确定单元、第二确定单元和第二生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，分析单元还可以被描述为“对色谱信息集中的每个色谱信息进行主成分分析处理，以生成色谱主成分分析信息，得到色谱主成分分析信息集的单元”。

[0082] 本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上系统（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。

[0083] 以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。