宣和猪生长与胴体性状的典型相关分析

为了揭示宣和猪生长与胴体性状的内在关系,选择了122头体重30 kg左右的宣和仔猪,在相同饲养管理条件下育肥,测定其生长性能,在体重达100 kg左右时进行屠宰测定,并对7个生长性状和6个胴体性状进行Pearson相关与典型相关分析。结果表明:大多数生长性状之间的Pearson相关均达到显著水平(P<0.05或P<0.01),其中,料重比与平均日增重的相关系数最高(r=-0.5851,P<0.01);胴体瘦肉率与眼肌面积、后腿比例均呈极显著正相关(P<0.01);平均日增重、体长与胴体直长,胸围、活体背膘厚与平均背膘厚,宰前活重与屠宰率呈显著正相关(P<0.05或P<0.01),但料重比与平均背膘厚、胴体直长,体长、体高与胴体瘦肉率,胸围、活体背膘厚与后腿比例显著负相关(P<0.05或P<0.01)。生长与胴体性状的第1、第2对典型相关系数分别为0.6777(P<0.001)和0.4797(P<0.001),共解释总相关信息的79.79%;两类性状之间的典型相关主要是由料重比与屠宰率、平均背膘厚的相关所引起的。综上,在宣和猪育种实践中,选择料重比有助于提高宣和猪的生长速率,同时也可能会降低屠宰率和增加平均背膘厚。

安徽省农业生产碳排放测算及驱动因子的典型相关分析

探索农业生产碳排放强度驱动因子,对制定低碳农业发展规划及目标具有重要启示意义。运用IPCC碳排放测度模型,测算了2005—2020年安徽省农业生产碳排放情况,采用典型相关分析方法,考察了农业生产碳排放效率驱动因子。结果表明,安徽省农业生产碳排放由2005年的987.40万t攀升至2020年的1227.59万t,年均增长1.46%。农业生产碳排强度由2005年的1.21 t/万元下降至2020年的0.49 t/万元,年均下降5.85%;农业生产碳排放与其强度呈显著剪刀差态势,两者间夹角达33.52°。农业科技创新、农机化水平、农业生产结构与农业生产碳排放强度典型相关系数分别为-0.652、-1.728、-0.562,均为农业生产碳排放强度下降的动力因子;规制政策、城镇化水平、农村经济发展水平与农业生产碳排放强度典型相关系数分别为0.085、0.619、1.232,为农业生产碳排放强度下降的制约因子。基于研究结果,提出了安徽省发展低碳农业的政策建议。

土壤养分与北冰红山葡萄果实品质间的典型相关性分析

【目的】分析北冰红葡萄果实营养品质与土壤养分间的关系,为选择北冰红葡萄适宜栽培区提供参考依据。【方法】选取新疆4个不同生境的8个果园样点,测定果实品质和土壤养分因子,采用典型相关分析和冗余分析其相关性。【结果】8个样地的土壤养分与果实品质指标变异系数分别为6.147%~40.476%、3.674%~11.895%,其中pH与总糖的变异系数最小。土壤养分中速效磷、速效钾、阳离子交换量与可溶性固形物、单宁、总糖、总酚、果穗重、单果重和单株产量间呈正相关;土壤中速效氮和阳离子交换量与花色苷、果穗重和单果产量间呈正相关;土壤中有机质与总酚呈负相关;果品中总酸与土壤中全氮呈正相关,与速效钾呈负相关。4对典型变量分别解释了土壤养分和果实品质组内的75.500%和94.900%的信息,组间72.100%和92.100%的信息;焉耆县、温宿县与乌鲁木齐市的葡萄果实品质综合典型变量较高。【结论】不同生境下,北冰红葡萄园中土壤养分各指标间含量存在较大的差异,而果实品质各指标间差异较小,土壤pH与果实总糖差异不显著。新疆酿酒葡萄产区中焉耆县、温宿县与乌鲁木齐市的土壤环境更有利于北冰红营养物质的积累,对提高北冰红果实品质作用明显。

典型相关分析与结构方程模型方法的比较研究

典型相关分析(CCA)和结构方程模型(SEM)的应用日益广泛,但由于二者存在较大的相似性而常使研究者在使用过程中面临选择困难等问题,因而准确理解和区分二者之间的差异至关重要。文章基于SPSS和AMOS操作环境对典型相关分析和结构方程模型在函数式、基本图形、二阶因素、中介效应及使用条件等方面进行系统性比较,研究结果表明:(1)CCA可以进行线性组合计算,直接计算一个潜变量与另一组显变量的关系,能有效处理二阶因素计算问题。(2)SEM可以同时考虑多个潜变量之间的关系、计算和呈现误差方差和残差、准确地计算和展示中介效应、运用辅助性标准来判断模型适配度并通过调整变量之间的逻辑联系来修正模型,其输出结果全面而精确。(3)CCA适用于含有两个潜变量的简单模型,而SEM适用于含有多个潜变量的复杂模型。在特定条件下,可以结合使用CCA和SEM,或用CCA代替SEM。

基于典型相关分析的脑网络研究方法综述

脑网络分析在研究大脑的认知活动、探究大脑的信息处理模式和辅助精神类疾病的诊断等方面都起着重要作用。近年来,基于多变量数据集的脑网络研究方法得到了普遍关注。典型相关分析(CCA)作为一种基于数据驱动的多元统计方法,能够有效捕捉多变量数据间的隐含关系,被广泛地应用于脑网络研究。综述CCA在脑网络研究中的作用、具体应用模式、存在的优势和局限性。首先,对传统的CCA其及常见变体的算法原理进行归纳总结;然后,阐述基于CCA分析方法在脑网络构建、脑网络分析、脑网络标记物识别方面的研究现状;最后,对基于CCA的脑网络研究方法进行总结并探讨未来研究的方向。

基于滤波器组典型相关分析的SSVEP信号分类方法

基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口系统存在鲁棒性不足和短时分类准确率较低的问题,本文提出了一种基于滤波器组典型相关分析的SSVEP信号分类方法(FBCCA-SVM)。通过结合性能较为优秀的滤波器组典型相关分析(FBCCA)和鲁棒性强的支持向量机(SVM)的优点,使用SVM分类器替代FBCCA中的MAX分类器对FBCCA提取到的特征分类,在较短时间的刺激下在多目标分类中达到了较高的准确率和信息传输速率(ITR)。通过对8名受试者的实验结果表明,2 s的刺激时间下平均准确率为93.91%,信息传输速率为78.63 bit/min,与典型相关分析方法相比,平均准确率和信息传输速率分别提高了14.32%和25 bit/min;与滤波器组典型相关分析方法相比,分别提高了6.36%和9.66 bit/min;相比于主流识别算法,该方法性能得到明显提高,同时增强了目标分类的鲁棒性,为后续脑机接口系统的实际应用提供了实验基础。

广西红树林植物群落-海水-沉积物复合结构特征及其典型相关性耦合优化

为有效观测红树林植物群落-海水-沉积物复合生态环境系统,评价红树林湿地生态环境质量。基于广西山口和北仑河口2个红树林保护区内的植物群落样方调查、海水与沉积物监测分析数据,阐述了植物群落-海水-沉积物的基本结构特征;用主成分分析、多重典型相关权重系数排序、频次计数及专家知识判读等方法,渐进耦合优化出一套指标体系,拟合植物群落-海水-沉积物间的理想数量关系,验证群落关键指标耦合优化作用。结果表明:(1)非对称性的49项初始指标耦合优化成对称性的24项后,群落-海水-沉积物间由无典型相关性表现出显著或极显著典型相关性。3者间的典型相关性大小顺序为沉积物-海水(第一、二典型相关系数及其显著水平分别为C1=0.994,p=0.0001;C2=0.993,p=0.001)>沉积物-群落关系(C1=0.997,p=0.001,C2=0.0.984,p=0.008)>群落-海水关系(C1=0.987,p=0.042;C2=0.902,p=0.423)。(2)群落作为水环境与沉积物间的有机生命系统,最大构件数对海水和沉积物有较理想的耦合优化作用,最大重要值对海水有明显耦合优化作用,最大胸径比总种数的耦合作用要突出。(3)均值内敛和样本增加可提高结构模型的典型相关显著性,结合专家知识判读法则可拓展结构模型,并提高典型相关系数值及其显著性水平。主成分分析-典型相关分析-专家知识判读的联合应用是很好的指标属性耦合优化方法,适用于复合生态系统的关联耦合及其生态环境质量评价。

基于典型相关分析的老年人主观幸福感与人格特质关系研究

背景随着老龄化进程加剧,老年心理健康问题已成为全社会关注的热点议题。已有研究表明老年心理健康问题与幸福感具有紧密联系,而人格特质会对主观幸福感产生较大影响,但二者在老年人群中的内在联系尚不明晰。目的探讨老年人的主观幸福感与人格特质的关系。方法2022年7—8月采用整群抽样法选取广东省东莞市塘厦镇林村的511名老年人,并采取问卷调查法对老年人进行现场调查,采用纽芬兰纪念大学幸福感量表(MUNSH)和中国大五人格量表简明15项版(CBF-PI-15)分别评价老年人主观幸福感和人格特质。采用Pearson相关性分析对老年人主观幸福感与人格特质的相关性进行分析,并采用典型相关分析,进行标准化典型相关模型的构建、典型结构分析、典型冗余分析。结果老年人MUNSH总分为(39.72±7.74)分,MUNSH各维度的得分从高到低依次为正性体验(9.48±3.24)分、正性情感(8.61±2.24)分、负性体验(1.44±2.31)分、负性情感(0.93±1.80)分。老年人CBF-PI-15的各维度得分为宜人性(14.04±2.60)分、外向性(11.77±4.05)分、尽责性(10.75±3.57)分、开放性(7.20±3.90)分、神经质(6.34±3.22)分。Pearson相关分析结果显示,主观幸福感与尽责性(r=0.334)、开放性(r=0.219)均呈正相关(P<0.05),与神经质(r=-0.223,P<0.05)呈负相关。典型相关分析结果显示,第一、第二对典型相关变量的相关系数是0.476、0.331(P<0.001)。标准化典型相关模型构建结果显示,老年人主观幸福感的第一典型变量标准化典型相关系数(U_(1))水平与人格特质第一典型变量标准化典型相关系数(V_(1))水平的相关性主要表现为正性体验与神经质之间的负相关,与尽责性之间的正相关;老年人主观幸福感第二典型变量标准化典型相关系数(U_(2))水平与人格特质第二典型变量标准化典型相关系数(V_(2))水平的相关性主要表现为正性情感、负性情感与神经质之间的正相关。典型结构分析结果显示,U_(1)与正性情感、负性情感、正性体验、负性体验呈较强相关,U_(2)与负性情感、负性体验呈较强相关。V_(1)与正性体验、尽责性、开放性呈较强相关;V_(2)与神经质、开放性呈较强相关。典型冗余分析结果显示,U_(1)解释人格特质5.4%的变异,V_(1)解释主观幸福感12.2%的变异,表明人格特质对主观幸福感的影响作用大于主观幸福感对人格特质的影响作用。结论整体上广东省东莞市塘厦镇林村老年人持有积极乐观的态度,主观幸福感水平较高,主观幸福感与神经质、尽责性人格关系密切,在未来可针对不同的人格特征采取相应的干预策略,提高主观幸福感,维护老年人的心理健康。

贵州烤烟化学特征组分与感官品质典型相关分析

以贵州烟叶主产区(铜仁、黔南、毕节)主要品种“云烟87”为材料,对其上、中、下部烟叶的化学成分和感官质量进行测定,并使用SAS软件进行典型相关分析。结果表明:总糖和还原糖与香气质、香气量、吃味呈负相关,与杂气呈正相关;多酚物质中隐绿原酸和新绿原酸含量对感官质量中香气质、香气量和吃味起决定作用。隐绿原酸含量升高,新绿原酸含量降低有助于提升烟叶香气质,但不利于提升香气量和吃味;糖醇类物质中丙三醇和木糖醇含量对感官质量中香气量、吃味和杂气起决定性的作用;氨基酸中缬氨酸和苯丙氨酸对感官质量中香气质、香气量、吃味和杂气起决定性的作用;烟碱、假木贼碱、新烟草碱对香气质、香气量、吃味和杂气起决定性作用。本研究结果为进一步通过调节化学成分促进感官品质提供了证据和新的思路,提高还原糖含量和降低总糖含量以增加香气质和降低杂气;平衡隐绿原酸和新绿原酸含量以改善烟叶协调性,提升烟叶感官质量;平衡糖醇类物质和氨基酸含量以促进烟叶感官品质;提高烟碱、假木贼碱、新烟草碱含量,以提升香气。

合理进行多元分析——典型相关分析

本文目的是介绍与典型相关分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括典型变量、典型相关系数、典型相关分析、典型变量个数的确定以及典型变量的性质;计算方法涉及典型相关变量中系数的估计和典型相关系数的假设检验;两个实例涉及的资料分别是“受试者的身体形态以及健康指标的测定结果”和“人力资源管理实践变量与组织绩效变量的测定结果”;借助SAS对两个实例中的定量资料进行了典型相关分析,并对输出结果给出了解释。

基于聚类分析AA肉鸡生产指标间的典型相关分析

为掌握AA肉鸡多项生产指标之间的本质联系,本试验采用聚类分析和典型相关分析法对滑县某肉鸡场4栋鸡舍85884只AA肉鸡1~5周龄的周龄(x_(1))、存栏数(x_(2))、成活率(x_(3))、周耗料量(x_(4))、累计周耗料量(x_(5))、只耗料量(x_(6))、累计只耗料量(x_(7))、周末体重(x_(8))、周增重(x_(9))、日增重(x_(10))、周效率(x_(11))和累计效率(x_(12))共12项生产记录进行了描述统计,计算12项生产指标间的简单相关系数,并在指标分类的基础上计算2类生产指标间的典型相关系数。结果表明:12项生产指标间66个简单相关系数均极显著(P<0.01);12项生产指标划分为生产类指标(x_(1)、x_(4)、x_(5)、x_(6)、x_(7)、x_(8)、x_(9)、x_(10))和效果类指标(x_(2)、x_(3)、x_(11)、x_(12))这2大类;2类生产指标间的典型相关系数分别为0.997(P<0.01)和0.995(P<0.01),典型相关变量结构表达式为V1=4.641x_(1)+15.592x_(4)-11.668x_(5)-17.181x_(6)+14.847x_(7)-6.139x_(8)-30407.864x_(9)+30408.711x_(10),W1=0.308x_(2)-0.658x_(3)+0.723x_(11)-1.168x_(12),V2=-5.42x_(1)-13.95x_(4)-3.832x_(5)+19.877x_(6)+0.63x_(7)+5.663x_(8)+22650.003x_(9)-22652.686x_(10),W2=-0.449x_(2)+0.203x_(3)-1.476x_(11)+0.988x_(12),2类生产指标间的典型相关主要是由x_(6)、x_(9)、x_(10)与x_(11)、x_(12)间的密切关系所造成,表明AA肉鸡12项生产指标间存在着复杂的相关关系。

城市经济发展与空气质量的典型相关分析

随着我国社会经济的快速发展,城市化进程明显加快,城市环境空气污染问题相继出现。通过对省会(直辖市)城市反映经济发展和空气质量的指标进行典型相关分析,结果表明:城市经济发展指标与空气质量指标的第一对典型变量之间具有较高的相关关系。城市经济发展第一典型变量与反映空气质量的NO2、O3和PM2.5呈正相关关系,与SO2、PM10和CO呈负相关关系。经济发展水平越高的城市O3成为首要污染物,而经济水平较低城市的SO2含量会较高。

基于弱匹配概率典型相关性分析的图像自动标注

针对弱匹配多模态数据的相关性建模问题,提出了一种弱匹配概率典型相关性分析模型(semi-paired probabilistic CCA,简称Semi PCCA).Semi PCCA模型关注于各模态内部的全局结构,模型参数的估计受到了未匹配样本的影响,而未匹配样本则揭示了各模态样本空间的全局结构.在人工弱匹配多模态数据集上的实验结果表明,Semi PCCA可以有效地解决传统CCA(canonical correlation analysis)和PCCA(probabilistic CCA)在匹配样本不足的情况下出现的过拟合问题,取得了较好的效果.提出了一种基于Semi PCCA的图像自动标注方法.该方法基于关联建模的思想,同时使用标注图像及其关键词和未标注图像学习视觉模态和文本模态之间的关联,从而能够更准确地对未知图像进行标注.

基于改进扩展典型相关分析的SSVEP信号识别方法

现有的稳态视觉诱发电位(SSVEP)的信号识别方法没有充分关注信号的相位特征在识别过程中的重要作用,为此提出一种扩展典型相关分析(eCCA)的改进方法。将联合频率-相位调制编码的刺激范式中的相位参数添加到由受试者训练数据所构造的参考信号,以此来实现对eCCA的相位约束,从而提升eCCA方法对SSVEP信号的识别性能。通过在公开数据集上与现有的SSVEP信号识别方法进行对比实验,表明所提方法对SSVEP信号的平均识别率提高到82.76%,信息传输速率提高至116.18 bits/min,且具有更好的稳定性。

入境游客特征与我国旅游服务质量评价体系的典型相关分析

对入境游客特征与我国旅游服务质量评价体系之间的相关性研究,有利于提高我国旅游服务质量。根据国家自然科学基金项目组在2004年对我国6大旅游热点城市的入境游客抽样调查资料,选取游客的受教育程度、年收入、年龄为入境游客特征,住宿、餐饮、交通、购物、娱乐、导游服务、邮电通讯为我国旅游服务质量评价体系,运用典型相关分析,对它们之间的相关性进行统计分析。得到入境游客的年收入与我国旅游服务质量评价体系中的住宿和交通是正相关关系,表明经济越发达国家的游客对我国的住宿和交通方面的旅游服务质量评价越好.

基于典型相关分析的青少年自我中心与攻击行为关系研究

探究青少年自我中心与攻击行为的作用机制,能够为预防青少年犯罪提供参考。采用整群抽样的方法,选取山东省某中学586名学生,以自我中心问卷和攻击行为问卷为研究工具,探究青少年自我中心对攻击行为的影响。结果表明:青少年与父母的关系和自我中心、攻击行为存在显著相关关系(r自=0.209,p自<0.01;r攻=0.249,p攻<0.01);青少年自我中心与攻击行为之间存在显著正相关(r=0.696,p<0.01);较高假想观众和个人神话水平伴随较高的敌意。结论:青少年自我中心水平可以正向预测攻击水平,且自我中心水平与敌意水平具有更高相关性。

基于典型相关自编码器的过敏性鼻炎用药推荐

过敏性鼻炎患者的电子病历中存在着大量文本类型的主诉症状信息,其中蕴含了医生为患者做出诊断和医嘱用药的关键信息,而现有的药品推荐算法大多数只限于对患者的数值型、结构化数据的使用。针对这一问题,提出了一种基于深度典型相关自编码器的过敏性鼻炎用药推荐算法。首先通过一种基于搜索引擎的主诉文本结构化表示方法,从主诉文本中抽取症状标准信息;然后考虑患者的症状和用药之间存在较强的相关关系,通过构建深度典型相关自编码器模型对数据进行特征提取并且建立起主诉症状和用药情况之间的关联关系;最后根据患者的症状表征和用药表征通过加权近邻搜索进行药品的Top-N推荐。在一个真实的来自三甲医院耳鼻喉科的电子病历数据集上进行实验,验证了算法的准确性和有效性。

基于典型相关分析和灰色关联分析的电火花小孔加工参数优化

为改善电火花小孔加工效果,采用典型相关分析法分析相关性和利用灰色关联理论优化参数组合的方法,选取直径0.7 mm的黄铜电极丝对304不锈钢板进行打孔实验。基于正交试验数据,分析了不同参数组合与工艺指标之间的相关性,确定了放电脉冲、放电休止、电流峰值、基准电压和极间电容等参数与加工时间、电极损耗、孔径三个工艺指标之间的关系以及各工艺指标的权重。采用灰色关联度值表示综合质量评价标准,运用均值分析法确定了最佳工艺参数组合。结果表明:相较于优化前,电极损耗减少23.10%,加工时间缩短37.50%,孔径减小1.10%。

基于空间滤波器组典型相关分析的SSVEP信号处理

稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potential,SSVEP)作为一种特征较为明显的脑电信号,有着训练迅速、数据集要求少、分类准确率高等优点,近年来广受关注。SSVEP信号采集的过程中会受到环境、设备、人工操作等因素的影响,因此模型对不同信噪比信号的稳定性显得尤为重要。本文提出一种空间滤波器组典型相关分析模型,在原始信号、人工合成信号、平均特征信号三者之间提取四种空间滤波器用于后续分类,并将该模型与另外四种模型在不同信噪比情况下进行对比分析。六组低信噪比数据集为采集数据、六组高信噪比数据集为清华数据集,实验证明该模型在使用高低信噪比数据时均有优秀的分类性能,最高可达99.24%,且对不同数据长度有较高鲁棒性,同时信息传递速率(Information Translate Rate,ITR)最高可达105.1bits/min。

基于核典型相关分析的语音情感识别研究

语音是人类表达思想和感情交流最重要的工具,是人类文化的重要组成部分。语音情感识别作为情感计算中的重要课题已经成为国际上的研究热点,受到越来越多的关注。已有神经科学研究表明,大脑是产生调节情感的物质基础。因此,在语音情感的研究中,我们不能仅考虑语音信号自身,还应将大脑的活动信号融入语音情感识别中,以实现更高准确率的情感识别。基于上述思想,本文提出了一种基于核典型相关分析(KCCA)的语音特征提取方法。该方法将语音特征与脑电图(EEG)特征映射到高维希尔伯特空间,并计算二者的最大相关系数。KCCA将语音特征在高维希尔伯特空间上向与脑电特征相关性最大的方向投影,最终得到包含脑电信息的语音特征。本文方法将与语音情感相关的脑电信息融入语音情感特征提取中,所提特征能够更准确的表征情感。同时,本方法在理论上具有良好的可迁移性,当所提脑电特征足够准确与具有代表性时,KCCA建模得到的投影向量具有通用性,可直接用于新的语音情感数据集中而无需重新采集和计算相应的脑电信号。在自建语音情感数据库与公开语音情感数据库MSP-IMPROV上的实验结果表明,使用投影语音特征进行语音情感分类的方法优于使用原始音频特征和其他语音特征提取方法。