正交偏最小二乘法探析大承气汤治疗急性胰腺炎多成分多药效关系

目的/意义分析大承气汤治疗急性胰腺炎实验数据,证实多成分多药效关系。方法/过程运用正交偏最小二乘法,分别探析配伍药味、煎煮液的药物成分、血液的药物成分与药效指标的关系。结果/结论配伍药味与药效指标之间、煎煮液的药物成分与药效指标之间、血液的药物成分与药效指标之间均存在一对多、多对一、多对多的作用关系。实验分析结果表明大承气汤治疗急性胰腺炎呈现多成分多药效的特点。

基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计

为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传因子,以模型辨识值和实际值的残差为变量构建修正公式,实现遗忘因子动态调整。为了改善粒子滤波(PF)的粒子多样性丧失问题,采用白鹭群优化算法(ESOA)对粒子滤波算法进行优化。仿真结果表明,基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计误差始终保持在0.3%以内,平均绝对误差和标准差为0.15%和0.17%,与其他算法相比具有更好的精度和稳定性。

基于正交最小二乘的声源高分辨识别定位方法研究

针对小孔径平面阵下的低频相干源定位分辨率低的问题,提出一种基于正交最小二乘(OLS)的协方差拟合定位法。首先,将OLS运用到协方差拟合成本函数中;然后,利用OLS能在迭代识别源时能逐渐减少点扩散函数(PSF)分量影响的特点,在每次迭代后,利用当前源信息重新校正先前识别源,并通过指数参数提高声源选择标准以缩减各声源主瓣宽度提高空间分辨率。仿真和试验表明,所提方法显著降低了声源间距固定的双相干声源可分辨的最低频率。

基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法的锂电池参数辨识

锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对锂电池等效电路模型进行参数辨识时,迭代初始值选取不当会造成辨识精度低、收敛速度慢的问题。为此,将电路分析法与FFRLS相结合,提出基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法(improved initial value-FFRLS,IIV-FFRLS)。首先,通过离线辨识得到各荷电状态点对应的等效电路模型参数并进行多项式拟合;然后,利用初始开路电压(open circuit voltage,OCV)和OCV-SOC曲线获得初始SOC,代入参数拟合函数得到初始参数;最后,将初始参数带入递推公式得到IIV-FFRLS迭代初始值。对4种锂电池工况进行参数辨识,结果表明:与传统方法相比,IIV-FFRLS的平均相对误差、收敛时间分别减小58%、23%以上;IIV-FFRLS具有更高的辨识精度与更快的收敛速度。

基于递推正交最小二乘的RBF网络结构优化

讨论了次胜者受罚的竞争学习规则 ,提出了基于正交最小二乘 ( OLS)递推算法 ,采用改进的 Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的 QR分解运算。在满足系统测量精度条件下 ,使用反向优选算法优化 RBF网络结构。仿真结果表明 ,所得算法能有效地解决网络学习隐层单元的确定需要人介入的问题 。

权重化QR分解的正交匹配追踪算法硬件实现

为在小型化、低成本的硬件平台实现正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法,针对OMP算法中最小二乘法的问题,该文构造一个确定性的传感矩阵,提出一种低复杂度、低资源的权重化QR分解的OMP(Weighted QR decomposition OMP,WQR-OMP)算法硬件结构,在ZYNQ 7020型号芯片上搭建WQR-OMP SOC系统.WQR-OMP算法在传感矩阵进行QR分解后,根据三角矩阵R中元素的分布特性,通过权重化运算只保留主对角线上的元素而其他余元素归零,得到对角矩阵D,然后近似计算稀疏向量的解.实验结果表明:与基于QR分解的OMP(QR decomposition OMP,QR-OMP)和Batch-OMP算法的硬件结构相比,WQR-OMP算法硬件结构的重构速度更快、存储资源更少.在压缩率为0.25的条件下,WQR-OMP SOC系统对256×256分辨率图像的重构时间为400 ms左右,其速率比仅使用ARM处理器的重构速率提高了约6.3倍.与其他现有研究对比,该系统在Block RAM存储资源消耗较少的情况下,进一步提升了重构速度,适用于存储资源受限的硬件平台.

基于正交偏最小二乘判别分析电子束辐照对黄精抗氧化活性的影响

目的探究高能电子束辐照对黄精生物活性物质提取量及抗氧化活性的影响。方法采用不同剂量(0、2、4、6、8、10 kGy)辐照处理黄精,然后提取多糖、总黄酮,测定提取物含量及其1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl,DPPH)自由基(DPPH·)、羟基自由基(·OH)、2,2’-联氮-二(3-乙基-苯并噻唑啉-6-磺酸)二铵盐[2,2’-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid)ammonium salt,ABTS]阳离子自由基(ABTS^(+)·)清除率和Fe^(3+)还原能力。采用正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)建立基于黄精抗氧化活性指标的辐照处理判别模型,并采用变异权重参数值(variable importance in projection,VIP)结合T检验挖掘出差异显著指标。结果辐照剂量≥6 kGy时,多糖含量显著增加(P<0.05);辐照剂量≥4 kGy时,总黄酮含量显著增加(P<0.05);辐照处理可降低多糖和总黄酮提取液DPPH·的清除率,提高多糖和总黄酮提取液·OH清除率及Fe^(3+)还原能力,提高总黄酮提取液ABTS^(+)·清除率。通过构建辐照处理判别模型,可有效区分辐照处理所造成的差异,并筛选出总黄酮提取液·OH清除率和Fe^(3+)还原能力及多糖提取液DPPH·清除率为具有显著差异的指标。结论该研究证明电子束辐照剂量达到6 kGy时,多糖和总黄酮提取物含量达到较高值;10 kGy处理组和对照组抗氧活性差异最大。

基于正交最小二乘算法的小波神经网络

小波神经网络是小波函数在神经网络中的应用.本文从回归分析出发，讨论了基于离散小波变换的小波族的截断问题.然后利用正交最小二乘算法进行小波神经元函数的选择.

径向基函数神经网络正交最小二乘改进算法的实现

综合现有文献提出的径向基函数 (RBF)神经网络关于正交最小二乘学习算法 ,对它作了改进 ,增加对于回归矩阵线性无关的判断及 β值调整的方法 ,提出具体编程实现。

基于正交最小二乘学习算法的径向基函数网络设计

利用正交最小二乘（OLS）方法给出径向基函数网络（RBFN）中。的选择算法；用OLS学习算法选择RBFN中心，基本思想是以OLS算法导出的误差下降速率指标为依据，按照每个正交向量对误差下降速率的贡献大小，依次选取作为网络的中心向量，所得到的网络不但具有唯一性．而且还有最少的中心数目；给出应用实例，实例说明，生成的网络规模小、速度快，而且能够避免数值病态情况的发生。

一种新型径向基函数神经网络学习算法——递归正交最小二乘法(ROLS)

径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那些使网络残差增加最小的中心 ,在得到网络有效中心的同时 ,还满足了精度要求 ,从而大大简化了RBF网络结构 ,节约了大量的存储空间以及计算量。

融合正交几何信息的非线性等式约束整体最小二乘平差及迭代算法

正交距离最小二乘和加权整体最小二乘是解自变量含误差拟合问题的两种独立准则。加权整体最小二乘与正交距离最小二乘不同,它不考虑测量点与拟合点之间的连线垂直于拟合对象的几何信息,不能确保测量点到拟合对象的距离的平方和为极小值。针对该问题,本文将正交几何信息作为约束条件融入加权整体最小二乘,提出一种约束方程带有误差改正数的非线性等式约束整体最小二乘平差法。首先,把加权整体最小二乘平差的函数式看作是非线性方程,连同正交几何约束方程一并线性化,得到线性的平差函数方程;然后,采用拉格朗日乘数法推导其参数估计及精度评定公式,并给出迭代计算算法;最后,以平面直线拟合为例,对本文方法和计算算法进行验证。试验结果表明:①本文方法和算法具有可行性;②与加权最小二乘和加权整体最小二乘相比,本文方法计算的测量点到拟合直线的垂直距离平方和最小;③本文方法计算的测量点到拟合直线的距离与测量点到拟合点的距离相等。

RBF网络的微分进化正交最小二乘算法

研究用于径向基函数(RBF)网络训练的一种微分进化正交最小二乘(DEOLS)算法。把微分进化(DE)算法的种群作为正交最小二乘(OLS)算法的候选径向基函数集合,利用OLS对DE的种群个体进行评断,以确定RBF网络的隐结点的数目、中心和宽度。该算法融合了DE的强大搜索能力和OLS的高效评断能力,隐结点的选择比OLS要合理,同时避免DE的复杂性。最后使用实验验证了该算法的优越性。

基于正交偏最小二乘法判别分析宁夏和河北产区市售马瑟兰葡萄酒理化特征和抗氧化能力

随着中国葡萄酒产业的不断发展,产区之间的同质化问题日趋严重。马瑟兰是近年来在我国各个产区均得到较好表现的优质品种。为解析宁夏和河北产区马瑟兰市售干红葡萄酒特征与差异,进而揭示马瑟兰在不同产区间的不同风格质量表现,对宁夏和河北产区共27款市售酒的理化性质、有机酸、花色苷和其他酚类物质含量及抗氧化能力进行检测,并结合正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)和相关性分析等方法进行分析。结果显示,两地区样品检测中除总酸含量外,其他基础理化指标含量都具有显著差异。有机酸中,琥珀酸是两地区含量差异最大的有机酸;河北地区马瑟兰酒样花青素-3-O-葡萄糖苷含量较高(0.0011 g/L),而二甲花翠素-3-O葡萄糖苷比宁夏地区酒样低0.033 g/L。基于单体酚含量建立的OPLS-DA模型区分效果最佳,其中11种单体酚对该模型的建立起关键作用。抗氧化能力与相关性分析的结果显示,河北地区马瑟兰酒样抗氧化能力显著高于宁夏地区,且总酚和单体酚类物质对此有重要贡献,特别是表儿茶酸没食子酸酯和龙胆酸。

正交函数-偏最小二乘算法及其在复方制剂分析中的应用

提出了一种由正交函数（ＯＦ） 与偏最小二乘法（ＰＬＳ） 相结合的正交函数偏最小二乘算法（ＯＦＰＬＳ） ，并把它用于撒痛风注射液各组分的同时测定，与偏最小二乘法（ＰＬＳ） 所预测的结果进行比较，两者所测得安替比林、水杨酸钠、咖啡因的平均回收率和相对标准偏差分别为１００－２ ％ ，１－６ ％ ；１００－１ ％ ，０－３７％ ；１００－１ ％ ，０－９６ ％ 和９９－４ ％ ，２－０ ％ ；１００－９ ％ ，１－２ ％ ；９９－８ ％ ，１－５ ％ ．

快速模糊正交最小二乘算法

在非线性正交最小二乘辨识方法中引入模糊基函数 ,得到可以统一利用语言信息和数据信息的模糊正交最小二乘方法 ,并且针对其计算量大 ,速度慢的缺点 ,推导出不用计算正交项的快速模糊正交最小二乘算法 ,并且在玻璃窑炉温度系统离线建模中进行了仿真实验 。

加权最小二乘联合遗传算法的无源定位

针对复杂环境下运动通信辐射源的无源定位,闭式解方法对于时频差模型中的测量噪声敏感且存在定位均方根误差较大问题.为了改善大观测误差下的定位性能,本文提出一种加权最小二乘联合遗传算法的递推式混合TDOA/FDOA定位方法.该方法首先利用已知站点观测大量时频差数据并建立误差模型,基于模型对定位过程中的多组时频差序列进行数据处理;其次通过加权最小二乘求解目标位置的初始值;然后采用改进的遗传算法在初始值的基础上通过多组时频差序列不断迭代、递推求解,修正位置坐标;最后利用位置估计和频差模型完成对目标速度估计.仿真结果表明,本文定位算法相比于经典两步加权最小二乘法具有更低的均方根误差,在大观测误差下能保持较高精度.同时相比于其他混合定位算法收敛速度快,可以有效减少计算量.

正交最小二乘曲线拟合法

在最小二乘曲线拟合中,自变量的误差常常被略而不计,提出采用正交最小二乘法拟合曲线。该方法以正交距离残差平方和极小为准则,同时顾及了因变量和自变量的误差;基于间接平差原理详细推导了相关模型和算法。实际计算表明,采用正交最小二乘法拟合曲线,拟合效果整体上优于普通最小二乘法。

采用正交信号修正法与偏最小二乘回归的中长期负荷预测

介绍正交信号修正法的基本思想并详细推导该算法的实现步骤,将一种改进后的正交信号修正法(orthogonal signal correction,OSC)与偏最小二乘法(partial least square method,PLS)相结合,对原始数据通过OSC消除正交分量,利用PLS建立中长期负荷预测模型。该方法能有效地去除自变量系统中与因变量无关的正交数据信息,增强自变量、因变量之间的相关性,在有限的成分中提高成分解释能力。通过算例将PLS与OSC-PLS进行比较分析,结果表明,运用OSC-PLS进行中长期负荷预测,尽管预测模型提取的成分个数变少了,但模型成分的解释性却大幅度增强,预测精度明显提高,具有较强的实用性。

基于化学指标的烟叶产区正交偏最小二乘判别分析

为构建基于化学指标的不同产区烟叶的模式识别模型,收集2003—2007年5个年度四川、云南和福建3省份共计1262份烤烟样品的21种化学指标,并进行正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)。结果表明,基于21种化学指标所构建的OPLS-DA模型显著可靠,模型参数R^2X、R^2Y和Q^2值分别为0.429、0.702和0.627;模型提取出2个预测主成分,对四川、云南和福建3省未知烟样识别正确率分别为76.67%、93.33%和93.33%。基于化学指标的烟叶产区OPLS-DA模型,可以有效识别不同产区烟叶样品,筛选出各产区特征指标并解释产区间差异。