基于主成分分析法优选半夏散剂粒度范围

目的:探究天南星科植物半夏生品及炮制品的中药散剂粒度对药材质量的影响,并优选出最佳粒度工艺。方法:首先对不同粒度的半夏生品及炮制品散剂中多个活性成分(尿嘧啶、次黄嘌呤、黄嘌呤、尿苷、鸟苷)含量进行检测,再利用主成分分析法对检测数据进行处理,计算不同散剂的综合评价指标值,并构建回归模型,通过模型函数优选出不同散剂的最佳粒度。结果:通过分析最终得到的最优散剂粒度为:生半夏散过6号药典筛、市售炮制品过7号药典筛、自制炮制品过9号药典筛。结论:本实验方法可靠,以粒度作为因素,结合成分含量数据基于主成分分析法可作为中药散剂的质量评价标准。

基于单机等值与主成分分析法的海上风电场等值建模研究

在借鉴海上风电场实际项目经验的基础上,重点分析了海上风电场集电线路的等效方式以及海上风电场的等值建模。综合目前风电场动态等值中单机等值与多机等值的优缺点,以实际风电场作为参考,提出了单机等值法和多机等值法相结合的双层等效方法。按风机的馈线分布对风电场进行一次单机等值,再以主成分分析法对一次等值后的机组提取主导变量,作为二次多机等值的分群指标并进行机组分群,保证风电场等值的精确度。该等值建模对海上风电场进行二次等效建模,通过仿真验证,将等效后的仿真模型与实际详细模型做对比,验证了该等效方法的可行性。

基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断

针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约特征值的改进深度森林模型提高数据处理能力,增强模型内在特征代表性。结果表明,改进深度森林模型故障诊断准确率为97.62%,验证了该方法的有效性和优越性。

基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归的红枣产量预测

随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,以山西省1993—2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal component analysis-fruit fly optimization algorithm-support vector regression,PCA-FOA-SVR)的红枣产量预测模型。首先利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对数据进行降维处理,以5维的指标作为输入变量,产量作为输出变量;其次以支持向量机回归(support vector regression,SVR)为基础模型,利用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对SVR参数惩罚因子c和核函数参数g进行寻优,构建PCA-FOA-SVR模型。对试验结果进行验证。发现PCA-FOA-SVR的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、决定系数R 2分别为3.11、3.01、0.96,SVR的各指标分别为5.33、4.07、0.9,分别提高了41.7%、26%、6.7%,最后通过GM(1,1)对各维度的数据进行预测,利用PCA-FOA-SVR模型对未来10年山西省红枣产量进行预测,结果显示在2025年红枣产量会达到一个峰值,对后续相关研究提供了一定的科学依据。

基于主成分分析和层次分析法的科技创新量化考核算法

企业科技成果作为国家科技创新的重要组成部分,是科技创新的重要体现。如何科学评价新时期企业科技成果创新是一个普遍存在的问题,针对传统层次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP)在确定权重系数方面存在的不足,以国有企业科技创新评价为落脚点,提出一种基于主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和AHP的科技创新量化考核方法,建立了国有企业科技创新量化考核指标要素信息库,构建新型科研平台科技创新能力考核指标体系。综合考虑了主客观因素,利用PCA得到指标层中各指标的重要度,通过AHP得到判断矩阵,提高判断矩阵的准确性和合理性。实验结果表明,采用基于PCA和AHP的科技创新量化考核算法得到的国有企业科技创新量化考核评估结果更加客观合理,并通过人机交互系统展示考核的分析结果。

基于同态加密的隐私保护主成分分析方法

在现实生活中,不同的行业之间,甚至同行业不同部门之间的数据并不互通,随着计算机算力的提升,制约模型训练效果的不是算力而是数据量。因此,想要得到更好的算法模型,仅靠某一方的数据是不够的,需要两方或者多方的参与,这就要求对各方的数据进行隐私保护。除此之外,随着收集的数据越来越详细,数据的维数也越来越大。面对高维的数据,数据降维是不可缺少的环节,而在数据降维方面,主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是常用的手段。当拥有数据的两方想要合作进行隐私保护的数据降维时,同态加密技术是一种解决办法。同态加密技术可以在保护数据隐私的前提下对加密数据进行计算,可以用在加密数据的PCA上。针对上述应用场景,利用CKKS同态加密方案,通过幂法迭代的SVD技术设计了一种两方加密数据进行PCA的方案,在保护两方数据隐私的前提下实现数据降维的目的;通过改进传统幂法迭代步骤,避免了代价高昂的同态密文除法运算,使得在选取较小的加密参数时,也能支持更多的幂法迭代次数,从而在缩短同态计算时间的同时提高计算精度。在公共数据集上进行测试,并与现有方案进行对比,该方案在计算耗时上缩短了约80%,与明文计算结果的均方误差缩减到1%以内。

基于主成分分析、层次分析-理想解法的荔枝品质评价对比

以荔枝为评价对象,测定蛋白质、维生素C、膳食纤维、水分、总氨基酸含量、灰分、可食率、还原糖等8个品质指标,通过变异系数分析、相关性分析,明确品质特征。通过主成分分析建立荔枝品质客观评价模型,通过层次分析法、理想解法建立荔枝品质主观评价模型,并比较两种模型评价差异。结果显示,8个指标的变异系数在1.81%~34.56%,各指标组内数据存在差异,但差异不大;8个指标中,膳食纤维与还原糖之间相关性显著(p<0.05),还原糖与灰分之间相关性极显著(p<0.01);主成分分析提取前5个主成分构建客观评价模型,保留了85.694%的原始信息;层次分析法对8个评价指标主观赋权为0.03、0.07、0.08、0.26、0.03、0.02、0.25、0.27;两种评价模型得到的评价排名整体呈现相反结果,两组排名之间的皮尔逊相关系数(r)为-0.59且相关性极显著,结合荔枝品种和消费者日常实际品尝评价信息,主观评价模型更符合消费实际。本文通过对比荔枝主观和客观评价结果,为农产品品质评价提供了新的思路。

基于核方法和主成分分析(PCA)的探地雷达目标特征提取新方法

常用探地雷达目标特征提取方法LDA(又称为FDA)直接在低维的探地雷达数据空间提取探地雷达目标特征, 提取的探地雷达目标特征的区分度小;常用的正则化技术存在正则化参数选取困难的问题。本文提出先通过基于核方法的 非线性变换把低维的探地雷达样本数据投影到高维空间,然后在高维空间中用PCA对奇异的核矩阵降维重建,最后对重 建后的非奇异核矩阵用LDA提取探地雷达目标特征。对实测数据的对比处理分析表明,本文所提探地雷达目标特征提取 方法优于其它方法。

基于主成分分析法的水库水质评价

水库作为重要的农业灌溉水源,同时也在城市供水及地下水补给等方面承担着重要作用,水库的水体质量状况影响着农业生产及人民的生活,因此,评价水库水质状况尤为重要。为了解黄壁庄水库水质状况,选取黄壁庄水库中7个水质指标,利用主成分分析法对黄壁庄水库水质进行评价分析。根据综合得分可知,仅8月份水库水质状况相对较差,为Ⅲ类,7月、9月、10月为Ⅱ类,其余月份水质状况均为Ⅰ类,水库水体质量状况整体良好。研究发现,采用主成分分析法对水库水质进行评价可以客观地反映水体的水质状况,可为水库的综合利用、保护及治理提供一定依据。

主成分分析结合Box-Behnken响应面法优选旋覆代赭汤中酚酸类及黄酮类成分纯化工艺

目的优选旋覆代赭汤中酚酸类及黄酮类成分分离纯化工艺。方法以洗脱流速、醇洗体积分数和醇洗体积为考察因素,采用Box-Behnken响应面法设计试验,HPD400型大孔树脂分离纯化旋覆代赭汤中酚酸类(6个)、黄酮类(3个)成分,超高效液相色谱(UPLC)法测定洗脱液中各成分的含量,紫外-可见分光光度(UV-Vis)法测定洗脱液中总黄酮质量分数。通过主成分分析结合Box-Behnken响应面法,评价模型,预测最佳纯化工艺并验证。结果最佳纯化工艺为,流速2.6 mL/min,醇洗体积分数53%,醇洗体积为2.4 BV。经验证,最佳纯化工艺下总黄酮质量分数为(69.33±1.66)%,绿原酸、咖啡酸、异槲皮苷、异绿原酸B、异绿原酸A、1,5-二咖啡奎宁酸、异鼠李苷、异绿原酸C、槲皮素含量分别为(2.67±0.04)μg/mg、(15.34±0.27)μg/mg、(12.36±0.17)μg/mg、(16.01±0.22)μg/mg、(18.25±0.22)μg/mg、(96.24±1.44)μg/mg、(6.85±0.07)μg/mg、(22.55±0.35)μg/mg、(5.78±0.07)μg/mg。结论优选的大孔吸附树脂纯化旋覆代赭汤中酚酸、黄酮类成分工艺稳定可行,可为进一步药效学研究提供参考。

基于主成分分析及水质标识指数法的高邮湖水质评价

为查明江苏境内高邮湖及其周边出入湖河流水质分布特征,采用SPSS软件对湖区及周边25个水质样品监测数据(2020年8月)进行主成分分析,并采用水质标识指数法进行定性和定量评价。主成分分析将7个水质指标综合为3个主成分进行解释,解释率为75.62%,控制指标为总磷、氨氮、总氮和F^(-)。单因子水质标识指数法将水质划分为Ⅳ类、Ⅴ类,综合指数评价水质均未超Ⅲ类,指数大小排序较为一致。分析结果表明:超标严重的指标(总磷、总氮)易掩盖其他水质指标信息,对水质类别判定影响较大;主成分分析法与水质标识指数法对主要污染指标的评价结论基本吻合,点位污染指数次序一致性较好;水质污染程度整体表现为入湖河流水系>出湖河流水系>高邮湖湖体,说明高邮湖入湖水系是湖区水质污染的重要因素。两种评价方法相结合,既能筛选出水质污染指标,又能在水质优劣排序基础上填补水质类别信息,使评价结果更加详实、可信。

基于老化试验与主成分分析法的动车组避雷器老化寿命研究

车载避雷器是保障高速动车组安全运行的重要设备。文章以动车组车载避雷器为研究对象,通过对不同运营里程和不同运营时间的避雷器进行性能试验和老化试验(热-电老化、冲击老化和高次谐波老化),研究避雷器的老化特性及性能参数的变化规律,评估车载避雷器的可靠性和使用寿命;利用主成分分析法,建立车载避雷器老化寿命模型。研究结果显示,避雷器5项性能参数的失效阈值经标准化处理后计算出的评价值为82,即全新车载避雷器可运行750万km。该研究可为后续避雷器的使用提供技术支持,优化避雷器运营维护及检修限度,以提高避雷器的可靠性水平。

基于主成分分析和隶属函数法筛选低镉高产辣椒品种

为筛选高产且适合在轻度镉(Cd)污染土壤中种植的低镉积累辣椒品种,选取了4个辣椒类型(朝天椒、泡椒、牛角椒、线椒)主产区的12个主栽品种为供试材料,通过Cd污染(2.5 mg/kg)土壤盆栽试验,研究不同辣椒品种中Cd积累量的差异,分析Cd对光合色素、光合能力、产量的影响,并通过主成分分析和隶属函数法从果实Cd含量、产量和光合能力等3个维度筛选具有低Cd、高产特性的辣椒品种。结果表明:12个辣椒品种中长兴8号和龙福椒的单株产量较高,分别为402.35、384.26 g,显著高于其他品种;供试辣椒品种中根、茎、叶、果中的Cd含量依次降低;4个类型中,牛角椒的根和茎富集系数最高,线椒的根和茎富集系数最低,朝天椒叶片的富集系数最低;长兴8号、湘辛28号、龙福椒的果实富集系数较低;龙福椒鲜果中Cd含量最低,为0.11 mg/kg;目标危险系数(THQ)显示,健康风险较高的是星秀(1.373)、橙艳(1.125)和湘辣699(1.152),较低的是龙福椒(0.587)、湘辛28号(0.722)、长兴8号(0.732);Cd对叶片CO_(2)同化效率的抑制程度高于其对光化学效率的抑制程度,Pn和Fv/Fm共同影响辣椒在Cd处理下的产量,路径系数分别为0.58和0.37;通过综合评价值,龙福椒具备低镉高产的特性,可优先考虑在轻度Cd污染农田推广种植。

基于主成分分析和响应曲面法的植物基肉丸配方优化

为解决现有植物基肉丸存在的质地松散和蒸煮时损失率较高等问题,以豌豆组织蛋白为主要原料,探究亚麻籽胶、琼脂、魔芋胶等天然食品胶体对植物基肉丸质地和口感的影响,以提升植物基肉丸的最终品质。本研究通过单因素实验及相关性分析,以质构特性(硬度、弹性、咀嚼性)、蒸煮特性(蒸煮损失率、组织吸水率)、感官评分为考察指标评价植物基肉丸的品质特性,并采用响应面-主成分分析方法优化植物基肉丸的添加剂配方。结果表明:复配添加剂配方为亚麻籽胶质量分数为0.990%、琼脂质量分数为0.595%、魔芋胶质量分数为0.952%时,所制备的植物基肉丸具有较高的硬度、弹性及咀嚼性,且蒸煮损失率较低,产品综合得分最高为1.99。验证实验也表明该最佳添加剂配方具有很好的重现性,模型预测性较好。

运用主成分分析法探究不同脂肪酸对人参醇提物的促透效果

本研究旨在以主成分分析法优选提高人参醇提物渗透性的脂肪酸。试验利用Franz扩散池将猪食管上皮作为渗透屏障,将人参提取物中人参皂苷Rg1作为模型化合物,选择己酸,辛酸,癸酸,月桂酸,硬脂酸,油酸,亚油酸作为促透剂,使用HPLC测定接收液中人参皂苷Rg1浓度,计算表观渗透系数,滞后时间,稳态通量,增渗倍数,4 h累积透过量,并运用主成分分析法对7种脂肪酸的促透效果进行综合评价。结果表明,与空白对照组相比,除硬脂酸外,其余脂肪酸均能在不同程度上增加Rg1的渗透性;其中,饱和脂肪酸中1%癸酸和不饱和脂肪酸中5%亚油酸对Rg1的促透作用最强,综合得分分别为2.31和0.55。脂肪酸对人参皂苷Rg1具有显著的促透效果,可以为人参口腔制剂的制备提供参考。

基于主成分分析法的鹤地水库富营养状况评价

为了解鹤地水库水体富营养状态,利用Spearman相关性分析和主成分分析法对鹤地水库2012—2022年主要水质参数的相关性和营养化的影响因子进行分析,同时运用主成分分析法和综合营养状态指数法两种评价方法对鹤地水库营养化状态进行评价。结果表明,鹤地水库水体富营养化与COD、CODMn有显著相关性,是表征水库富营养化程度的重要指标;两种评价方法对水库富营养化的评价得分具有显著相关性,说明主成分分析法对鹤地水库水体富营养状态评价具有较高可信度。

基于主成分分析法的林业可持续发展——以浙江省为例

林业在我国经济发展中扮演着重要角色,与国家建设及生态环境紧密相连。在生态化背景下,实现林业可持续发展成为当前林业学科研究的重点之一。采用SWOT分析方法,系统地梳理了浙江省林业可持续发展的现状及其面临的主要问题。通过问卷调查收集数据,并运用主成分分析法研究对浙江林业可持续发展有较大影响的关键因素,以之作为林业产业发展战略制定的科学依据。结果表明,森林品质、产业优势和自然资源优势等方面是浙江林业可持续发展的主要影响因子。基于上述研究,提出践行可持续发展理念的对策和建议,为浙江林业的可持续发展提供理论支持和实践指导。

主成分分析(PCA)和聚类分析(CA)方法在SWB数据分析中的应用

在主观幸福感(SWB)的研究中,相关分析,回归或多元回归分析经常被用于数据的统计分析.考虑到SWB数据中通常包含着许多的变量,过于简单的分析处理方法将导致数据中信息的流失.本文将主成分分析(PCA)和聚类分析(CA)方法应用到SWB数据分析上,力求对SWB的原始数据有更加详细的了解和认识,并为今后类似问题的数据分析提供一个新的途经.

基于主成分分析及水质标识指数法的南通海门区浅层地下水水质评价

为了充分掌握南通海门区浅层地下水水质分布特征,根据2020年12月份-2021年3月份采集的水质检测数据,运用SPSS软件进行主成分分析,并采用水质标识指数法进行定性和定量评价。主成分分析将11个水质指标综合为3个主成分进行解释,解释率为77.062%。水质标识指数法中单因子指数将水质划分为Ⅲ、Ⅳ及Ⅴ类,综合指数评价水质Ⅲ类标准达标率为48%,指数大小排序基本一致。分析结果表明:超标严重的指标(NO_(3)^(-)、Fe)易掩盖其他水质指标信息,对水质类别判定影响较大;主成分分析法和水质标识指数法对于主要污染指标的评价结论基本吻合,点位污染指数次序一致性较好;水质污染程度整体表现为:城镇工业区>农业种植、养殖区>其他地区,说明城镇化进程及工业生产以及农业种植、畜禽养殖是海门区浅层地下水水质污染的重要因素。采用两种评价方法相结合,既能筛选出水质污染指标,又能在水质优劣排序基础上填补水质类别信息,使评价结果更加详实、可信。

基于主成分分析法的化学制剂药行业上市公司绩效评价研究

化学制剂药行业是我国医药行业的重要分支,随着国家政策的改革推进,该行业的未来前景欣欣向荣。因此,本文从国泰安数据库选择化学制剂药行业中76家上市企业的财务数据,分别从盈利能力、成长能力、偿债能力、营运能力4个方面进行主成分分析,最后从12项指标中提取4项主要指标,并对76家化学制剂药行业上市企业进行财务业绩评估,客观分析我国化学制剂药行业上市企业的财务状况,并提出相应建议。