主成分分析模型在数据处理中的应用

主成分分析模型是一种将原始多个指标转化为少数几个相互独立的包含原始指标绝大部分信息的综合指标的统计学方法。利用MATLAB软件探索了利用主成分分析模型对专题数据进行处理的方法,并利用科学可视化方法对处理结果进行分析评价。实验表明,主成分分析模型能够有效简化原始变量,挖掘原始数据中的隐藏信息。

主效基因位点的相对选择效率

利用单个已识别主效基因位点加微效多基因的混合遗传模型,在二性状育种目标下探讨基因型选择[Direct Selection of Quantitative Trait Loci(QTL),DSQ]的相对选择效率(Relative Selection Efficiency,RSE),并考察主效基因方差贡献、性状遗传力和遗传相关对RSE的影响,以期找出控制RSE实际应用中的主要影响因素,并最大限度地发挥已识别主效QTL位点在育种中的作用。结果表明,只要主效基因位点的信息合理纳入选择方案,即可从选择方案中主效基因位点的应用中获得较大益处;从RSE来看,DSQ可带来额外程度不同的选择进展;几个因素对RSE的影响程度各不相同,使RSE增长或降低模式彼此不同;主效基因位点的加性遗传方差比例、遗传力和遗传相关对RSE均有较大影响。

基本变量区域重要性测度及其稀疏网格解

为了提高现有基本变量对样本均值贡献的区域重要性测度指标的稳定性和收敛性,提出了一个新的衡量基本变量内部各个区域对输出均值影响的重要性测度指标.并将其进一步扩展提出了一个衡量基本变量内部各个区域对输出总方差分解式中一阶方差影响的区域重要性测度指标.分析了所提指标的性质,并探讨了它们与现有基本变量对样本均值贡献区域重要性测度指标和对样本方差贡献的区域重要性测度指标之间的关系.另外,针对所提指标的特点,还建立了其求解高效的稀疏网格积分法.算例结果表明,所提新的基本变量对输出均值贡献的区域重要性测度指标不仅继承了现有指标的优点,而且比现有指标具有更高的收敛性和稳定性.所提基本变量对一阶方差贡献的区域重要性指标能够在基本变量对样本方差贡献区域重要性测度的基础上,进一步提供基本变量内部各个区域对总方差的一阶分量的影响信息.而所建稀疏网格积分法可以在保证计算精度的同时大幅度提高基本变量区域重要性分析的效率.

交通区位法规划城市轨道交通线网

探讨轨道交通线网格局的本体性或内源性,寻求轨道交通线网格局的主贡献(支配)因素,使交通供需空间达到均衡、主次等级间达到统一为布局思路目标,构建了交通区位法规划轨道交通线网,并进行了实例应用,验证了方法的可靠性与实用性。

基于K-L变换的污秽绝缘子红外图像特征提取方法

利用K-L变换降低污秽绝缘子红外图像特征维数,得到3个独立主分量特征,该3维主分量包含了各原始特征分量的信息。通过主分量累积贡献率的大小,选取了原始污秽特征数据协方差矩阵的3个最大特征值对应的3维特征矢量构成正交变换阵,用于主分量特征提取。通过正交变换阵中各系数的大小,研究了各原始特征分量在各主分量特征中所占的比例。为比较K-L变换前后数据类间距离的变化,绘制了K-L变换前后特征数据分布的3维立体图。实验结果证明K-L变换在最大限度地保留原有信息的同时,降低了原始污秽特征数据的维数,减少了计算量,加大了数据的类间距离,提高了污秽数据分类的准确性。

广东省男大学生体质因子结构的研究

体质是指人体的质量，它是人类一切价值实现的物质基础。在以往的体质研究中，多进行单个指标的分析比较，很少考虑某一指标对体质的影响程度，以及各指标之间的相互关系。运用R—型因子分析法，从体质的整体角度出发，对广东省1991年和1995年19－22岁男大学生所作的因子结构研究，揭示了大学生体质指标线性组合的规律。因子分析结果显示：城乡男大学生体质因子结构中主因子的组成和排序表现出很高的一致性。表明城乡里大学生体质状况具有较高的一致性和稳定性。分析结果还表明身体形态和运动素质指标在体质主因子中的显著作用，对体质的影响最大，但城乡男大学生在身体形态和运动素质的某些指标存在一定差距。本研究为我国普通高校体育教学改革和大学生体质的深入研究和发展战略提供了理论依据。

基于自适应MPCA的翻车机液压系统状态监测与故障诊断

由于翻车机液压系统故障频发,严重影响生产,对其进行状态监测与故障诊断具有重要的实际意义。根据翻车机工作过程具有间歇性和时变性的特点,采用自适应多向主成分分析(MPCA)对其进行状态监测与故障诊断。应用加权递归算法自适应更新协方差矩阵,并通过权值调整新数据对最终模型参数的影响。针对Q贡献率不能反映各过程变量偏离正常范围的程度,导致故障定位不准。采用主成分t贡献率进行故障定位,其直接揭示了过程变量的变化程度。根据翻车机在线监测系统的运行情况证明自适应MPCA方法可以准确及时的发现故障,基于t贡献率的故障定位方法准确率可以达到90%。

CPV(1)分段法在间歇过程中的应用

研究一种批次过程阶段划分方法.首先,将间歇过程数据按照批次方向展开成二维数据,某采样时刻到末采样时刻的数据构成对应于该时刻的数据段.然后对每一数据段进行主元分析,获得第一主元贡献率.最后,采用第一主元贡献率的变化来表征批次内部阶段的转变,对批次过程划分阶段.将该方法应用于青霉素仿真发酵过程,分段结果明显与实际菌体生长阶段一致.将该方法应用于实际的半导体生产过程数据中,分段结果验证了分段理论的有效性.

双坡屋面坡度变化对结构风振响应的影响

研究了封闭式双坡屋面风振响应的主贡献模态随屋面坡度变化的规律。将封闭式双坡屋面结构简化为铰支的平面折形梁模型,根据模态贡献方面的研究,得到了双坡屋面的前几十阶模态贡献值,发现主贡献模态一般分布在前两阶模态中,并且屋面坡度的变化对主贡献模态的分布有影响。然后设定计算模型的截面面积、截面惯性矩为随跨度变化的函数,得到表征结构刚度的参数,此时结构的模态形状只与屋面坡度有关而与跨度的具体数值无关,改变屋面坡度可得到不同的主贡献模态分布情况。最后给出不同刚度情况下各坡度范围内结构风振响应需要考虑的主贡献模态阶次。

日本落叶松引种区林地棕壤肥力的多变量分析

本研究从日本落叶松引种区林地棕壤9个主要理化性状及与之配套的17株优势木材料入手，采用多变量分析方法筛选出影响该地区日本落叶松生长的主要肥力因子为氮及磷，並据此将该林地棕壤划分为9个肥力类型。在进行聚类分析时，本研究的创新在于以任意二样本点在各主成份上的坐标值为变量，以各主成份的贡献率为权重，重新定义欧氏距离公式，对主成份坐标值聚类，使其更为合理、直观。同时采用回归分析拟合出理化性状间的多个回归方程。此研究为该林地科学施肥、速生丰产、永续利用提供了可靠的数量依据。

我国寿险公司偿付能力研究

本文主要以13家比较有代表性的寿险公司为样本,首先运用表述性统计分析方法对我国寿险行业整体偿付能力进行评价,然后利用主成分分析法重新审视保监局所制定的监管指标体系,将原先的多个指标简化为3个指标,也即3个主成分(保费收入管理指标、经营状况指标、资产项目指标),通过分析这3个主成分对13家样本公司偿付能力的影响,透析目前我国寿险公司资金运用整体情况以及偿付能力的大致水平,最后提出合理化建议。

区位节点的经济潜能及空间分布测算

通过对豫南、豫西南重点经济建设带上区位节点经济潜能与空间分布的测算,本文系统研究了主成分分析理论在经济建设带上区位节点分析测算的应用技术。运用主成分分析理论来确定区域经济建设带上经济增长极的分布,是国际区域经济分析的先进技术,对控制区域经济协调发展具有极其重要的作用。

基于产出率的多品种本量利分析——以W炼焦企业为例

企业在进行多品种本量利分析时,往往采用加权平均法和联合单位法,然而这些方法不便于展示各产成品间的定量关系。本文通过结合具体的W炼焦企业,引入了新的变量——产出率,提出了一种新的多品种本量利分析方法——主原料驱动法。该方法更容易揭示各产成品之间的内在依存关系,以利于企业的生产经营决策。

基于主成分分析的音乐事件相关脑电变化研究

目的:对在不同音乐背景下获取的脑电数据进行主成分分析。方法:在受测者闭眼欣赏喜欢音乐,闭眼欣赏不喜欢音乐,安静闭眼期间获得脑电数据,并对其进行主成分分析,提取第一主成分,主成分荷载,得出在不同条件和不同事件下主成分的变化规律以及影响主成分变化脑电极的变化规律。数据处理和统计分析采用独立设计的脑电图分析工具箱和主成分分析程序。结果:脑电图数据经过主成分分析后,第一主成分贡献率变化就有比较明显的规律,在闭眼欣赏喜欢音乐时,第一主成分贡献率明显比欣赏不喜欢音乐和安静闭眼时高。在前头部,欣赏喜欢音乐时和欣赏不喜欢音乐时,影响第一主成分的脑电极分别在右前头部和左前头部脑电信号比较强。结论:在不同音乐背景下,大脑左右前头部会受不同音乐所影响,同时也会对人的感觉,情感,情绪等会产生重要的影响。