基于正交余弦变换域概率主成分分析的嵌入隐马尔可夫人脸识别模型

提出并证明了概率主成分分析作用于正交余弦变换(DCT)域与作用于空域所获得的结果相同.利用DCT变换的快速压缩性能和概率主成分分析的软降维性能来稳定地获取和表示人脸的局部特征,并把得到的特征向量作为嵌入隐马尔可夫模型的观察向量,建立了基于DCT域概率主成分分析的嵌入隐马尔可夫人脸识别模型.该模型应用于不同表情和光照下的人脸识别,取得了较好的实验结果.

基于高维数据的改进CCC-GARCH模型的估计及应用

高维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响使传统的CCCGARCH模型估计起来较为困难。将主成分和门限方法有效结合,应用到CCC-GARCH模型的估计中,提出基于主成分正交补门限方法的CCC-GARCH模型(PTCCC-GARCH)。PTCCC模型主要通过前K个最优主成分来刻画大维协方差阵的信息,并通过门限函数以剔除噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:较CCCGARCH模型而言,PTCCC-GARCH模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。

补肾强身片UPLC指纹图谱

目的建立补肾强身片(淫羊藿、菟丝子、金樱子等)UPLC指纹图谱。方法该药物50%乙醇提取液的分析采用Agilent SB-C_(18)色谱柱(100 mm×4.6 mm,2.7μm);以乙腈-0.1%磷酸为流动相,梯度洗脱;体积流量0.5 mL/min;检测波长215 nm;柱温40℃。再通过聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘判别分析对指纹图谱进行评价。结果 12批样品的UPLC指纹图谱中有20个共有峰,并鉴定出9个(原儿茶酸、红景天苷、绿原酸、金丝桃苷、特女贞苷、朝藿定C、淫羊藿苷、山柰素、宝霍苷Ⅰ),相似度0.843~0.970。12批样品可分成3类,并找到4个差异标志物,包括特女贞苷和绿原酸。结论该方法简便可靠,可用于补肾强身片的质量控制。

基于扩散模型的京津冀地区空气污染研究

综合分析京津冀地区的空气污染指标数据,首先建立正交因子模型,利用SPSS软件找出京津冀地区主要的污染源及其污染参数,其次结合具体案例分别建立单污染源和多污染源的扩散模型,使用Matlab软件编程,描述了其对周围空气污染的动态影响规律及空气污染浓度的时空梯级分布.

基于高频金融数据的正交ARFIMA模型及应用

在低频数据领域内,向量GARCH模型和向量SV模型的参数难于准确估计,利用这些模型很难解决多个资产的协方差矩阵的预测问题.向量ARFIMA模型可以对利用高频金融数据计算得到的多个资产收益的协方差矩阵进行建模,但是随着变量维数的增加,向量ARFIMA模型同样也面临着参数过多而难于准确估计的问题.因此,提出了基于金融高频数据的正交ARFIMA模型.正交ARFIMA模型通过主成分分析将一组变量的协方差矩阵问题转化成了分别考虑它们的主成分的一元波动问题,这样一元的ARFIMA模型可以很直接的得到应用.正交ARFIMA模型通过主成分分析的方法有效的降低了变量的维数,使得其参数估计问题得到很好的解决,对于金融工具的定价、资产配置、风险管理等问题的解决有着深刻的意义.

HPLC多指标成分定量结合化学计量学、加权TOPSIS模型评价不同产地肺形草质量

目的评价不同产地肺形草的质量差异。方法采用HPLC法测定肺形草中马钱苷酸、莫诺苷、獐牙菜苦苷、龙胆苦苷、芒果苷、异荭草苷、异牡荆素、去甲基雏菊叶龙胆酮、当药黄素、3,6,8-三羟基-1-甲基呫吨酮、山楂酸和熊果酸,对多指标成分测定结果进行主成分分析、正交偏最小二乘法-判别分析,建立加权优劣解距离模型评估。结果16批肺形草明显聚集为3类;马钱苷酸、莫诺苷、3,6,8-三羟基-1-甲基呫吨酮、熊果酸、当药黄素和芒果苷是影响肺形草质量的主要潜在标志物;浙江和江苏产肺形草整体质量较好。结论建立的方法控制模式简单、评价模型科学合理,可用于肺形草质量评价。

金融高维协方差阵的估计及其应用

文章克服了传统高维协方差阵估计方法的缺点,将主成分和门限方法相结合,提出了门限主成分正交补(TPO)估计量,该估计量主要通过前K个主成分来刻画高维协方差阵的信息,通过引入合适的门限函数来对矩阵的正交补进行稀疏估计,从而有效的降低了数据的维度并剔除了噪声的影响。模拟和实证研究发现:较严格的因子(SFM)模型而言,门限主成分正交补(TPO)模型明显提高了协方差阵的估计效率,并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的收益和经济福利。

大维数据的动态条件协方差阵的估计及其应用

大维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响不容忽视。本文将主成分和门限方法有效结合,应用到DCC模型的估计中,提出了基于主成分正交补门限方法的DCC模型(poet DCC)。poet DCC模型主要通过前K个主成分来刻画高维动态条件协方差阵的信息,然后将门限函数应用在矩阵的正交补中,有效地降低了数据的维度并剔除了噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:较DCC模型而言,poet DCC模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。

基于UHPLC-ESI-HRMS的仿刺参磷脂轮廓产地差异比较

对不同产地仿刺参( Apostichopus Japonicus )磷脂轮廓进行分析,并筛选潜在的产地差异磷脂标志物,为产地溯源提供方法学参考。通过超高效液相色谱-四极杆飞行时间串联质谱(UHPLC-ESI-TOF-HRMS)对不同产地(胶南、威海和大连)仿刺参磷脂轮廓进行分析,采用主成分分析法(PCA)对不同产地的仿刺参进行聚类分析,并构建正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)模型,用于寻找不同产地仿刺参的磷脂分子标志物。结果表明,在仿刺参样品中共鉴定出160个磷脂分子种,据此构建的OPLS-DA模型[ R 2 X =0.889(cum), R 2 Y =0.979(cum), Q 2 =0.954(cum)]能够实现对3种不同产地仿刺参的有效区分和聚类,并筛选出以磷脂酰乙醇胺(PE)和磷脂酰胆碱(PC)为主的10个产地差异磷脂分子标志物。本研究所构建的方法能够基于磷脂轮廓对不同产地仿刺参进行有效区分,可应用于仿刺参的产地鉴别和溯源工作,为高值海产品的溯源研究提供方法学参考,并为评价不同产地仿刺参营养价值差异研究提供数据支持。

乳香及其炮制品挥发性成分及颜色的差异研究

目的通过GC-MS对乳香、醋乳香、灯心草炒乳香挥发性成分进行定性定量分析,通过RGB模型对三者颜色进行定量研究,为乳香及其炮制品主观评价指标提供辅助参考。方法提取乳香、醋乳香、灯心草炒乳香挥发油,通过GC-MS结合主成分分析、正交偏最小二乘-判别式法进行综合分析,探究三者挥发性成分的差异;采集乳香、醋乳香、灯心草炒乳香图像信息,利用RGB模型进行各炮制品表面颜色定量研究,统计三者颜色差异。结果三者气味的差异可能与挥发油中萜类、醇类化合物的含量与种类相关,尤其是芳樟醇、正辛醇。三者颜色测定结果,灯心草炒乳香R*76.86%~85.49%,G*61.96%~70.59%,B*38.04%~45.88%;醋乳香R*56.86%~61.57%,G*38.04%~41.96%,B*27.45%~30.59%;乳香R*69.41%~74.51%,G*56.86%~62.35%,B*40.78%~47.06%;经t检验,三者颜色测定结果具显著性差异,与相应标准记载中乳香“黄白色”、醋乳香“黄棕色”、灯心草炒乳香“金黄色”的差异吻合,表明该模型准确、可靠。结论对乳香、醋乳香、灯心草炒乳香进行挥发性成分、颜色的差异研究,为乳香及其炮制品的性状描述提供参考,避免传统主观评价引起的误差。

基于HPLC指纹图谱结合化学模式识别辨析补中益气产品质量标志物

目的 建立补中益气产品HPLC指纹图谱,并结合化学模式识别对相关产品(口服液、合剂、水丸、蜜丸、浓缩丸)进行质量标志物分析。方法 以Kromasil 100-5-C18柱(250 mm×4.6 mm,5μm)为色谱柱,流动相为乙腈-0.2%甲酸水溶液,体积流量0.80 m L/min,检测波长260 nm,梯度洗脱;对20批补中益气产品的HPLC指纹图谱进行相似度评价,结合层次聚类分析(hierarchical cluster analysis,HCA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)对色谱峰进行综合处理和分析。结果 以补中益气产品HPLC指纹图谱中的16个色谱峰为共有峰,20批样品的相似度为0.799~0.933;指认其中10个共有峰。HCA、PCA、OPLS-DA分类结果显示,20批补中益气产品可聚为4类,补中益气浓缩丸聚为一类,补中益气水丸聚为一类,补中益气蜜丸聚为一类,补中益气合剂与11批口服液聚为一类。OPLS-DA筛选出变量投影重要性分析值(variable importance in projection,VIP)大于1的共有峰依次为峰2(肌苷)、3(胸苷)、10(橙皮苷)、15(甘草酸)、6(毛蕊异黄酮-7-O-葡萄糖苷),以上特征峰可作为补中益气产品的质量标志物。结论 建立的HPLC指纹图谱方法简便快捷,专属性、重复性良好;结合化学模式识别分析,为补中益气产品质量评价标准体系的建立提供参考。