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基于PCA-SVM结合共聚焦拉曼光谱的特级初榨橄榄油掺伪压榨菜籽油定量分析
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作者 彭楠 方俊 毛潭 《中国油脂》 CAS CSCD 2024年第2期70-74,共5页
为了促进国内橄榄油市场的健康发展,对掺伪同样存在天然类胡萝卜素的低温压榨菜籽油的特级初榨橄榄油进行了定量鉴别研究。采用共聚焦拉曼光谱技术对不同掺伪浓度油样进行测试,基于密度泛函理论对油样的拉曼光谱峰的归属进行了理论分析... 为了促进国内橄榄油市场的健康发展,对掺伪同样存在天然类胡萝卜素的低温压榨菜籽油的特级初榨橄榄油进行了定量鉴别研究。采用共聚焦拉曼光谱技术对不同掺伪浓度油样进行测试,基于密度泛函理论对油样的拉曼光谱峰的归属进行了理论分析,并对拉曼光谱数据进行主成分分析(PCA),然后利用支持向量机(SVM)构建PCA-SVM模型。另外,对PCA-SVM模型的检出限进行了研究。结果表明:特级初榨橄榄油与低温压榨菜籽油的拉曼光谱存在一定差异,最明显的光谱差异主要集中在谱峰1008、1161、1528 cm^(-1)和谱段2800~3000 cm^(-1)内,与密度泛函理论对不同油样拉曼光谱峰的分析一致;不考虑类胡萝卜素特征信号建立的PCA-SVM模型决定系数大于0.989,均方根误差小于2.990%,检出限为2%(低温压榨菜籽油体积分数);在特级初榨橄榄油掺伪定量分析中,考虑类胡萝卜素的特征信号有助于提高模型预测精度,但仅限于掺伪低价植物油中无类胡萝卜素存在的情况;PCA-SVM模型在不考虑类胡萝卜素特征信号的情况下依然具有良好的定量预测效果。综上,所建立的PCA-SVM模型可以用于掺伪2%以上低温压榨菜籽油的特级初榨橄榄油的定量鉴别。 展开更多
关键词 特级初榨橄榄油 低温压榨菜籽油 pca-SVM 拉曼光谱 密度泛函理论
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基于PCA-FSEM方法的风力发电机可靠性研究
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作者 郑玉巧 郎启发 +2 位作者 施成龙 刘宇航 刘燕杰 《兰州理工大学学报》 CAS 2024年第1期35-40,共6页
针对西北某风电场相关运行数据,对风力发电机进行可靠性研究.考虑运行数据之间相关性和冗余度,采用主成分分析(PCA)法进行降维,选取部分关键可靠性指标且根据关键指标运行数据,结合模糊理论建立可靠性评价模型,并选取部分风力发电机运... 针对西北某风电场相关运行数据,对风力发电机进行可靠性研究.考虑运行数据之间相关性和冗余度,采用主成分分析(PCA)法进行降维,选取部分关键可靠性指标且根据关键指标运行数据,结合模糊理论建立可靠性评价模型,并选取部分风力发电机运行数据进行模型验证.结果表明,PCA法提取主成分累积方差贡献率为87.585%,可综合表述风力发电机的可靠性信息.单一可靠性指标评价时,虽然B02单机可利用率高达98%,但总发电量最低,虽然A04单机可利用率最低,但发电量较高,说明单一可靠性指标评价时存在误差.A05、B03单机各项指标均高,实际运行状态良好,发电量高,说明综合可靠性更高,与研究结果一致.因此,基于PCA模糊理论建立的风力发电机可靠性模糊理论评价模型(FSEM)符合实际运行状态,对定量评估机组可靠性具有指导意义. 展开更多
关键词 风力发电机 pca 可靠性 FESM
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水体透射光谱结合主成分分析(PCA)改进化学需氧量(COD)含量估算研究
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作者 王彩玲 位欣欣 《中国无机分析化学》 CAS 2024年第4期410-417,共8页
为了解决传统的化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)测量方法耗时较长,不利于快速、实时地获取水体中COD的信息等问题。通过采集100组COD水体光谱信息,分别使用3种不同的高光谱数据预处理方法对光谱数据进行预处理,并基于不同的预... 为了解决传统的化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)测量方法耗时较长,不利于快速、实时地获取水体中COD的信息等问题。通过采集100组COD水体光谱信息,分别使用3种不同的高光谱数据预处理方法对光谱数据进行预处理,并基于不同的预处理方法分别建立高斯过程回归模型(Gaussian Process Regression,GPR)和BP神经网络模型,分析不同预处理方法对模型精度的影响,建立了基于透射光谱测量结合主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)改进水体COD含量估算模型。对各模型结合PCA数据降维方法进行模型的改进,通过比较模型的精度选择最优模型进行水体COD含量的检测。结果显示:相比于原始光谱数据建立的GPR模型和BP神经网络模型,数据预处理后的模型精度明显提升;且结合PCA对预处理后的数据进一步降维处理后,模型精度得到了进一步的提升。其中,基于标准正态变量变换特征结合PCA改进BP神经网络模型R 2高达0.9940,均方根误差RMSE为0.022540。证明了基于PCA数据降维方法对预处理后的光谱数据进行降维处理,有利于去除光谱中的冗余信息,提取特征信息,可以实现COD含量估算模型的优化,从而为传统COD测量方法存在的问题提出了一种新的解决思路。 展开更多
关键词 透射光谱法 COD含量预测 pca 高斯过程回归 BP神经网络
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基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型
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作者 高科 吕航宇 +1 位作者 戚志鹏 刘玉姣 《矿业安全与环保》 CAS 2024年第1期7-13,共7页
根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因... 根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 矿井通风 巷道通风摩擦阻力系数 预测模型 pca-BP神经网络 主成分分析 影响因素
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基于PCA-XGBoost算法的哑铃状SIR差分滤波器设计
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作者 张友俊 徐雯雯 《磁性材料及器件》 CAS 2024年第1期31-36,共6页
随着多业务无线通信技术的发展,具有共模抑制能力的差分带通滤波器越来越受到人们的关注,但是设计差分微带滤波器的传统方法过程复杂且耗时较长。针对这些问题,结合非线性赋权的极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法,... 随着多业务无线通信技术的发展,具有共模抑制能力的差分带通滤波器越来越受到人们的关注,但是设计差分微带滤波器的传统方法过程复杂且耗时较长。针对这些问题,结合非线性赋权的极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法,通过训练和学习滤波器结构参数和相应频率响应S参数的关系辅助进行滤波器的设计,设计了一款基于改进阶跃阻抗谐振器(Stepped Impedance Resonator,SIR)的哑铃状差分带通滤波器。该滤波器的中心频率为2.6 GHz,相对带宽为7.3%,通带内插入损耗优于0.95 dB,回波损耗优于20 dB,通带内共模抑制优于42 dB,并且具有较宽的阻带。实物测试结果与算法预测结果的一致性,验证了PCA-XGBoost算法(Principal Component Analysis,PCA)用于滤波器辅助设计的可行性。 展开更多
关键词 哑铃状SIR谐振器 差分微带滤波器 pca-XGBoost算法
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基于PCA算法的人脸匹配技术研究
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作者 冯伟 杨春丽 +6 位作者 刘峰 刘光宇 程远 周豹 赵恩铭 周维云 赵继强 《漯河职业技术学院学报》 2024年第2期23-27,共5页
基于PCA算法的人脸匹配是一种常见的计算机视觉技术,主要应用于人脸图像的分类和匹配任务。利用PCA技术对人脸图像进行特征提取和降维处理,将人脸分为测试集和训练集,然后用欧式距离计算测试集中选择的图像和训练集中所有图像的距离,选... 基于PCA算法的人脸匹配是一种常见的计算机视觉技术,主要应用于人脸图像的分类和匹配任务。利用PCA技术对人脸图像进行特征提取和降维处理,将人脸分为测试集和训练集,然后用欧式距离计算测试集中选择的图像和训练集中所有图像的距离,选择距离最短的图像作为人脸匹配结果。实验采集了200张不同拍摄角度和不同表情的人脸图像,对待匹配的人脸图像加入不同程度噪声进行人脸匹配,实验结果显示基于PCA算法的人脸匹配技术,完成匹配的平均时间为1.2494s,人脸图像匹配准确率为97.25%。 展开更多
关键词 人脸匹配 pca算法 特征提取 欧式距离 图像噪声
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基于PCA-SSA-XGBoost算法的拱坝应力预测模型研究
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作者 崔博 安惠伦 +1 位作者 陈文龙 王佳俊 《水力发电》 CAS 2024年第5期45-53,共9页
由于大坝应力受水位、温度等众多因素共同作用,各影响因子间的相互关联会引起多重共线性问题,容易导致以此为输入的预测模型出现伪回归现象。此外,现有基于机器学习算法的应力预测模型由于训练特征过多、过度训练易产生过拟合现象,其预... 由于大坝应力受水位、温度等众多因素共同作用,各影响因子间的相互关联会引起多重共线性问题,容易导致以此为输入的预测模型出现伪回归现象。此外,现有基于机器学习算法的应力预测模型由于训练特征过多、过度训练易产生过拟合现象,其预测精度还有待提高。针对上述问题,提出了基于主成分分析法(PCA)和麻雀搜索算法(SSA)改进的极限梯度提升算法(PCA-SSA-XGBoost)构建拱坝应力预测模型。该模型首先采用主成分分析法对参数进行降维,降低影响因子的多重共线性影响;进而通过SSA算法优化XGBoost的超参数,以避免传统算法过拟合,进一步提高模型预测性能。将该模型应用于我国西南某混凝土拱坝工程,对应力及应力相关监测数据进行处理、分析和预测,并与多元线性回归模型(MVLR)、神经网络模型(RBFNN)、极限梯度提升回归预测模型(XGBR)的预测结果进行对比分析。结果表明,基于PCA-SSA-XGBoost算法的应力预测模型可克服输入变量的多重共线性和过拟合问题,在预测精度方面具有优越性。 展开更多
关键词 拱坝 应力预测 主成分分析 极限梯度提升 麻雀搜索
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基于PCA-BP神经网络的既有建筑改造成本预测
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作者 赵伟佳 罗德才 +1 位作者 陈方 陈倩 《土木工程与管理学报》 2024年第2期89-97,共9页
既有建筑由于建造过程信息的缺失、损毁,缺乏造价定额资料等成本估算标准数据,导致决策阶段很难快速准确地计算出改造工程造价。针对该问题,提出了基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的既有建筑改造成本预测的方法。通过案例与文献分析,... 既有建筑由于建造过程信息的缺失、损毁,缺乏造价定额资料等成本估算标准数据,导致决策阶段很难快速准确地计算出改造工程造价。针对该问题,提出了基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的既有建筑改造成本预测的方法。通过案例与文献分析,识别并提炼出影响既有建筑改造成本的10个影响因子。利用主成分分析方法,对提取的10个因子进行降维,归纳出3个新的综合变量。采用BP神经网络对280个既有建筑改造成本进行分组训练、验证与测试。结果显示,PCA-BP神经网络模型基于降维且消除指标之间相关性数据为基础,提高了预测效率,方根误差、相关度均取得了较好的结果,实测数据与预测数据之间的综合误差为2.66%,为既有建筑改造工程造价快速测算提供了一种新方法。 展开更多
关键词 既有建筑 pca BP 工程造价 预测
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基于PCA-LDA-SVM算法的茶小绿叶蝉识别
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作者 吴鹏 刘金兰 《中国农机化学报》 2024年第1期295-300,共6页
为提高茶小绿叶蝉病虫害的识别效率和精度,提出一种基于PCA-LDA-SVM的茶小绿叶蝉病虫害识别方法。首先,对采集的茶叶图像进行预处理,得到缩放后的图像;然后,利用主成分分析(PCA)对预处理后的图像提取全局特征,降低特征数据的维度,从而... 为提高茶小绿叶蝉病虫害的识别效率和精度,提出一种基于PCA-LDA-SVM的茶小绿叶蝉病虫害识别方法。首先,对采集的茶叶图像进行预处理,得到缩放后的图像;然后,利用主成分分析(PCA)对预处理后的图像提取全局特征,降低特征数据的维度,从而减少后续的计算时间;再利用线性判别分析(LDA)寻找特征数据的最优投影空间,使类内散布距离最小,类间散布距离最大,进一步提高识别的准确率和精确度;最后,利用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别。试验结果表明,PCA-LDA-SVM模型识别准确率达96%,精确度达100%,召回率达92%,整体识别性能优于SVM,BP,KNN,PCA-SVM模型,具备一定的理论价值和参考意义。 展开更多
关键词 茶小绿叶蝉 病虫害识别 主成分分析(pca) 线性判别分析(LDA) 支持向量机(SVM)
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基于SparkML+PCA-GBDT的行业数据挖掘模型构建
10
作者 李浩宇 《粘接》 CAS 2024年第4期193-196,共4页
针对传统数据挖掘方法对工业用电量预测精度低,导致电力交易挖掘效果不佳的问题,提出以某市供电公司为研究对象,对其工业用电的组成结构和影响因素进行定性分析;基于SparkML机器学习工具和数据挖掘算法,构建一个基于PCA-GBDT组合模型的... 针对传统数据挖掘方法对工业用电量预测精度低,导致电力交易挖掘效果不佳的问题,提出以某市供电公司为研究对象,对其工业用电的组成结构和影响因素进行定性分析;基于SparkML机器学习工具和数据挖掘算法,构建一个基于PCA-GBDT组合模型的工业供电量预测模型;优化PCA-GBDT算法参数,提升GBDT算法的训练效率和预测准确率。实验结果表明,改进后的PCA-GBDT算法的MAE、MSE、RMSE和MAPE误差分别取值为16.18%、255.17%、14.13%和2.96%,相较于传统的机器学习算法中的线性回归算法和随机森林回归算法来说,本算法的工业用电量预测误差明显更低。 展开更多
关键词 数据挖掘 工业用电 机器学习 pca-GBDT 电力交易
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基于PCA-RBF的沥青混合料阻燃性能研究
11
作者 王娜 王振凯 《科技创新与应用》 2024年第11期111-114,共4页
该研究旨在探讨基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络的方法,以评估沥青混合料的阻燃性能。研究的主要目标是建立一个可靠的预测模型,以准确评估不同沥青混合料的阻燃性能,从而为沥青路面工程设计和交通安全提供支持。该文收... 该研究旨在探讨基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络的方法,以评估沥青混合料的阻燃性能。研究的主要目标是建立一个可靠的预测模型,以准确评估不同沥青混合料的阻燃性能,从而为沥青路面工程设计和交通安全提供支持。该文收集多种不同配方和成分的沥青混合料样本,并对其阻燃性能进行实验测试。然后,运用PCA降维技术提取关键特征,以减少特征空间的维度,从而优化数据分析。接着,采用RBF神经网络模型,利用经过降维处理的数据,进行阻燃性能的建模和预测。研究结果表明,PCA-RBF方法能够有效地分析沥青混合料的阻燃性能,并具有较高的预测准确性。通过使用PCA降维,成功地提取影响阻燃性能的主要特征,从而更好地理解不同混合料之间的差异。同时,RBF神经网络模型在预测方面表现出色,为不同沥青混合料的阻燃性能提供可靠的评估方法。该文讨论模型的优点和局限性,并提出进一步改进和研究的建议。 展开更多
关键词 pca-RBF 沥青混合料 阻燃性能 评估方法 预测模型
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基于改进PCA模型的工作站故障诊断方法研究
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作者 徐俊杰 付婷婷 《工业控制计算机》 2024年第1期103-105,共3页
工作站广泛应用于工业生产。现有的PCA故障诊断模型在检测工作站故障时存在模型过度拟合、指标冲突、参数敏感度低等问题,误检漏检较多。针对上述问题,提出一种基于改进PCA模型的工作站故障诊断方法,即MA-PCA(Multi-index Principal Com... 工作站广泛应用于工业生产。现有的PCA故障诊断模型在检测工作站故障时存在模型过度拟合、指标冲突、参数敏感度低等问题,误检漏检较多。针对上述问题,提出一种基于改进PCA模型的工作站故障诊断方法,即MA-PCA(Multi-index Principal Component Analysis)。在传统PCA主成分分析故障诊断模型基础上,在主元空间和残差空间计算T2和SPE统计量,引入控制限融合深度系数的统计量指标,调整控制限,根据主成分中的参数贡献量反馈调整诊断模型,构建自适应更新的故障诊断模型。最后通过实例分析,验证了所提出的改进PCA模型故障诊断方法的可行性,并与传统PCA模型和三项故障诊断方法的诊断结果进行比对,该方法在故障诊断准确率上可提高2.7%~8.2%。 展开更多
关键词 工作站 故障诊断 改进pca模型 指标优化
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基于PCA-SBM的轨道交通站点接驳评价体系——以厦门市轨道交通站点为例
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作者 叶斯逸 《科技和产业》 2024年第1期94-99,共6页
以慢行交通规划为指导,搭建基于PCA-SBM(主成分分析-基于松弛值测算)的效率评价模型,从管理者视角对厦门市轨道交通单车接驳现状作出评价。研究发现:厦门市站点接驳效率整体偏低,多呈现高投入、中回报的数据表现,需加强高峰日的引导轮次... 以慢行交通规划为指导,搭建基于PCA-SBM(主成分分析-基于松弛值测算)的效率评价模型,从管理者视角对厦门市轨道交通单车接驳现状作出评价。研究发现:厦门市站点接驳效率整体偏低,多呈现高投入、中回报的数据表现,需加强高峰日的引导轮次;电子围栏使用率低,应加强政企联动,做好及时的高峰时期车辆调度与用户前端引导,提升用户对电子围栏的感知,推动落实智能化管理。 展开更多
关键词 效率评价 轨道交通站点 共享单车 pca-SBM(主成分分析-基于松弛值测算)模型
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基于DBSCAN-PCA和改进自注意力机制的光伏功率预测
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作者 李祺彬 卢箫扬 +2 位作者 林培杰 程树英 陈志聪 《电气开关》 2024年第1期6-12,共7页
光伏电站功率数据存在随机性和波动性的特征,研究精准的光伏电站功率预测模型成为未来电力发展中灵活的电力调度和管理的必要条件。对此提出一种基于混合DBSCAN聚类、PCA主成分分析和改进自注意力机制的光伏功率预测模型。首先采用DBSCA... 光伏电站功率数据存在随机性和波动性的特征,研究精准的光伏电站功率预测模型成为未来电力发展中灵活的电力调度和管理的必要条件。对此提出一种基于混合DBSCAN聚类、PCA主成分分析和改进自注意力机制的光伏功率预测模型。首先采用DBSCAN聚类将分布较为分散和密集的历史数据进行分类,得到波动数据集和平稳数据集;其次利用PCA提取波动数据的主要成分序列,得到便于模型获得关键信息的时间序列;最后提取关键气象参数与具有感知上下文信息的改进自注意力机制模型进行互助式的动态建模。实验运用RMSE和MAE两个指标说明本文所提模型在每个季节下的平稳数据和波动数据都有较高的预测精度。 展开更多
关键词 DBSCAN聚类 pca分析法 自注意力机制 光伏功率预测
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基于PCA-RF组合模型的福建省空气负氧离子浓度预测研究
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作者 彭继达 张春桂 《能源与环保》 2024年第1期17-24,共8页
空气负氧离子(NOI)浓度是评价空气新鲜和清洁程度的重要指标。为了提高NOI浓度的监测能力,综合考虑气象要素和遥感因子,分析NOI浓度的关键影响因子,利用皮尔逊相关分析、PCA分析和随机森林机器学习方法(RF)构建了福建区域NOI浓度的PCA-R... 空气负氧离子(NOI)浓度是评价空气新鲜和清洁程度的重要指标。为了提高NOI浓度的监测能力,综合考虑气象要素和遥感因子,分析NOI浓度的关键影响因子,利用皮尔逊相关分析、PCA分析和随机森林机器学习方法(RF)构建了福建区域NOI浓度的PCA-RF预测模型。研究发现,(1)NOI浓度分布与风速(W_(air))、空气温度(T_(air))、大气压强(P_(air))、能见度(I_(VIS))、气溶胶光学厚度(h_(AOD))、植被指数(I_(NDVI))、湿度指数1(I_(NDMI1))、植被供水指数(I_(VSWI))和亮度指数(I_(NDSI))呈显著相关(均通过0.01显著性检验),其中W_(air)、I_(VIS)、I_(NDVI)和I_(VSWI)与NOI浓度呈正相关,T_(air)、P_(air)、h_(AOD)、I_(NDMI1)和I_(NDSI)与NOI浓度呈负相关。(2)主成分数量为7时,方差累计贡献率达到93.36%,能够代表所有因子的大部分信息。(3)PCA-RF模型最佳的ntree和mtry分别为400和7。对福建区域NOI浓度影响较大的前3个因子依次为P_(air)、I_(VIS)和I_(VSWI)。(4)PCA-RF模型在验证集上的RMSE为803.73 ions/cm^(3),R^(2)为0.44,MAE为548.79 ions/cm^(3)。 展开更多
关键词 空气负氧离子 气象因子 遥感因子 pca-RF 预测模型
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基于PCA和EEMD的柔性直流配电网故障选线算法
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作者 胡亚辉 韦延方 +2 位作者 王鹏 王晓卫 曾志辉 《电源学报》 CSCD 2024年第2期305-315,共11页
柔性直流故障选线技术的发展对直流配电网有着至关重要的作用。本文针对现有柔性直流故障存在的可利用的故障信息较少等问题,提出了一种新算法,该算法有效利用了集合经验模态分解EEMD(ensemble empirical mode decomposition)算法、主... 柔性直流故障选线技术的发展对直流配电网有着至关重要的作用。本文针对现有柔性直流故障存在的可利用的故障信息较少等问题,提出了一种新算法,该算法有效利用了集合经验模态分解EEMD(ensemble empirical mode decomposition)算法、主成分分析PCA(principal component analysis)和相关系数各自的优势。首先,提取暂态电流样本信号,采用EEMD得到以正交基函数表示的数据矩阵;接着,基于PCA进行该矩阵元素特征向量到主成分的转换,将样本信号投影到主元空间实现坐标变换,从而得到对样本数据的聚类和识别结果;最后,基于相关系数进行故障线路判别。本文算法的EEMD揭露了原始历史数据的内在变化规律,PCA能够有效选择故障有效特征。大量实验表明,该新算法准确有效,与现有其他方法相比,在故障信息不明显、不同过渡电阻方面具有优势。 展开更多
关键词 柔性直流配电网 集合经验模态分解 主成分分析 故障选线 相关系数
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基于PCA-PSO-ELM模型预测地震死亡人数研究
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作者 陈韶金 刘子维 +2 位作者 周浩 江颖 翟笃林 《大地测量与地球动力学》 CSCD 2024年第1期105-110,共6页
筛选42个历史地震震例,对地震震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、震中烈度与抗震设防烈度之差(ΔL)、人口密度以及发震时刻7个影响指标进行主成分分析(principal components analysis,PCA),构建粒子群优化(particle swarm optimi... 筛选42个历史地震震例,对地震震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、震中烈度与抗震设防烈度之差(ΔL)、人口密度以及发震时刻7个影响指标进行主成分分析(principal components analysis,PCA),构建粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)极限学习机(extreme learning machine,ELM)地震死亡人数预测模型。将37个震例数据进行预处理和训练,并使用5个震例数据来检验模型的预测精度。实验结果表明,该PCA-PSO-ELM组合模型的平均误差率为10.87%,相比于PCA-ELM模型和ELM模型,其平均误差率分别降低8.70个百分点和18.38个百分点。因此,采用PCA-PSO-ELM组合模型预测地震死亡人数具有一定的可行性。 展开更多
关键词 地震死亡人数预测 主成分分析 粒子群优化 极限学习机 震后评估
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HPLC多指标成分联合PCA和OPLS-DA法的复方儿茶胶囊综合质量评价
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作者 陈培锰 陈婷 李紫琳 《中国处方药》 2024年第2期50-53,共4页
目的建立HPLC法同时检测复方儿茶胶囊中儿茶素、表儿茶素、槲皮素和山奈酚的含量,并结合主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)法构建其质量控制体系。方法采用Waters Symmetry C18色谱柱(5μm,250 mm×4.6 mm),流... 目的建立HPLC法同时检测复方儿茶胶囊中儿茶素、表儿茶素、槲皮素和山奈酚的含量,并结合主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)法构建其质量控制体系。方法采用Waters Symmetry C18色谱柱(5μm,250 mm×4.6 mm),流动相乙腈-0.5%冰醋酸,梯度洗脱;检测波长分别为280 nm(检测儿茶素和表儿茶素)、360 nm(检测槲皮素和山奈酚);用外标法计算各成分含量,并联合PCA、OPLS-DA进行品质分析。结果4种成分分别在各自范围内线性关系良好(r≥0.9992);平均加样回收率96.85%~99.54%(RSD<2.0%);经PCA法得2个主成分的累积贡献率达到87.463%;OPLS-DA法显示12批复方儿茶胶囊样品聚为3类;儿茶素和表儿茶素是影响复方儿茶胶囊产品质量的主要潜在标志物。结论所建方法结果准确、操作便捷,可用于复方儿茶胶囊的综合质量评价。 展开更多
关键词 复方儿茶胶囊 多指标成分 高效液相色谱法 主成分分析法 正交偏最小二乘法-判别分析
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HPLC多指标成分联合PCA、OPLS-DA及灰色关联度法的宫瘤消胶囊综合质量评价
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作者 张希冉 贡磊磊 +2 位作者 李轶凡 秦春雨 王志军 《中医药导报》 2024年第3期43-49,55,共8页
目的:采用HPLC法同时检测宫瘤消胶囊(GLX)中13种成分含量,并联合化学计量学及灰色关联度分析(GRA)对GLX质量进行综合评价。方法:以Dikmatech Diamonsil Plus C18为色谱柱,乙腈-0.1%磷酸为流动相,同时测定GLX中党参炔苷、紫丁香苷、鸡矢... 目的:采用HPLC法同时检测宫瘤消胶囊(GLX)中13种成分含量,并联合化学计量学及灰色关联度分析(GRA)对GLX质量进行综合评价。方法:以Dikmatech Diamonsil Plus C18为色谱柱,乙腈-0.1%磷酸为流动相,同时测定GLX中党参炔苷、紫丁香苷、鸡矢藤次苷甲酯、车叶草苷酸、车叶草苷、氧化芍药苷、芍药苷、丹皮酚、香附烯酮、圆柚酮、α-香附酮、莪术二酮和莪术醇的含量。采用化学计量学挖掘影响GLX产品质量的主要标记物。基于灰色关联度法分析不同批次GLX各指标成分数据,以相对关联度为测度,对GLX综合质量进行评价。结果:13种成分在各自范围内线性关系良好(r>0.999),平均加样回收率(n=9)在96.81%~100.19%之间(RSD<2.0%)。化学计量学分析显示莪术二酮、香附烯酮、丹皮酚、车叶草苷、党参炔苷、鸡矢藤次苷甲酯、芍药苷和氧化芍药苷是影响GLX产品质量的主要潜在标志物。灰色关联度分析相对关联度0.3302~0.6068,GLX存在一定批间差异。结论:所建立的HPLC多组分定量联合化学计量学及灰色关联度分析方法,操作便捷、结果准确、全面客观,可用于GLX质量的综合评价,为该制剂质量控制提供参考。 展开更多
关键词 宫瘤消胶囊 高效液相色谱法 多组分 主成分分析 正交偏最小二乘法-判别分析 灰色关联度分析 综合评价
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基于PCA分析和聚类分析的柑橘果实品质综合评价 被引量:7
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作者 张伟清 林媚 +5 位作者 王天玉 孙立方 冯先橘 姚周麟 徐程楠 王玥 《果树学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期902-918,共17页
【目的】研究不同柑橘品种(系)的品质特性,并建立果实品质的综合评价方法。【方法】分别采用离子色谱法和高效液相色谱法测定柑橘果实糖、酸组分及含量,并采用常规方法测定果实理化品质、总黄酮含量、总酚含量等,通过相关性分析、PCA分... 【目的】研究不同柑橘品种(系)的品质特性,并建立果实品质的综合评价方法。【方法】分别采用离子色谱法和高效液相色谱法测定柑橘果实糖、酸组分及含量,并采用常规方法测定果实理化品质、总黄酮含量、总酚含量等,通过相关性分析、PCA分析及热图聚类分析对果实品质进行综合评价。【结果】甜橙类、7个杂柑及火焰葡萄柚以己糖(葡萄糖和果糖)和蔗糖共同积累、宽皮柑橘类积累蔗糖为主,而莱檬积累己糖为主。春香以积累苹果酸为主,其余品种为柠檬酸。甜橙类果实维生素C含量高于杂柑,而宽皮柑橘类果实总黄酮和总酚含量均普遍高于甜橙类和莱檬,其中青瓯柑和茶枝柑果皮的总黄酮和总酚含量均较高。应用抗氧化能力综合评价法得到排名前3的依次为清峰、青瓯柑和媛小春。PCA分析得到5个主成分,累计方差贡献率为85.120%,并建立综合评价模型。【结论】PCA分析结合热图聚类分析将33个品系(株系)聚为6类,其中第4类的兴津60、媛小春、明日见杂柑果实品质最佳。两者结合分析可系统、科学地综合评价柑橘品质的优劣,同时直观地呈现数据结果,为柑橘品种结构调整、新品种选育及功能性成分的开发利用提供理论依据。 展开更多
关键词 柑橘 果实品质 pca分析 聚类分析 综合评价
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