系统集成先进的算法和数据分析技术，自动检测、分析和处理PCR实验中的异常曲线，并通过不断收集用户反馈，系统持续优化，从而提升PCR实验的效率与可靠性。当前的异常曲线系统将已学习的模型归结为规则算法，避免了在客户端运行复杂的AI模型，通过在客户端部署规则引擎进行异常判断，而不需要依赖强大的远程服务器或云端处理，普通的工控机，也能够满足系统的使用需求，降低了硬件成本；

系统能够在短时间内准确判断出异常及其类型，提升响应速度和实时性，使用AI曲线判读模型先对PCR实验数据进行清洗和预处理，去除异常值、填充缺失值等，选择合适的机器学习模型用于PCR异常曲线分类，对选定的模型进行参数调优，以提高模型的性能和泛化能力，对PCR曲线数据进行特征提取，包括提取曲线的形状特征、斜率、峰值等，使用准确率、精确度、召回率等指标来评估模型的性能。AI曲线判读模型通过模型归集，降低硬件要求和提升响应速度实现AI曲线规则算法。计算扩增曲线在指数期和平台期的斜率，即扩增速率的变化率。通过人工智能模型，比较不同样本或不同实验条件下的斜率，以确定其对PCR扩增的影响。通过拟合指数函数或多项式函数来描述扩增曲线的形状，并计算相关参数，如指数期的起点终点、斜率等。

PCR异常扩增曲线智能分析系统使PCR仪能够自动进行PCR扩增曲线的异常分析,降低了用户的操作负担，提高了实验的自动化程度，减少了人为差错，能够实时监测PCR实验并提供即时的结果反馈，有助于用户快速了解实验的进行情况，及时发现潜在问题，提高实验的实时性和可控性，自动识别PCR异常模式，有助于提高实验的质量控制，降低出现异常情况的风险，将智能分析系统与PCR仪硬件紧密结合，实现软硬件一体化，这种一体化的设计有助于提高系统的稳定性和兼容性，减少用户的集成难度。