基于PSO-PLS煤泥浮选加药量预测模型

煤泥浮选药剂添加量的精确控制对浮选效果至关重要,是智能浮选的重要因素,也是近几年浮选智能科研工作者的研究课题。药剂量添加不当会导致浮选精煤灰分存在较大波动。影响浮选药剂添加量的因素众多,本文考虑入料浓度、入料流量、补水量、精煤灰分和尾煤灰分这五种因素对煤泥浮选药剂添加量的影响,提出了一种基于粒子群优化(PSO)偏最小二乘(PLS)算法的煤泥浮选起泡剂和捕收剂加药量预测模型。通过对比PCA、PLS和PSO-PLS三种算法的预测效果,发现PSO-PLS模型在预测精度和稳健性上表现优异,均方差、均方根误差、平均绝对百分比误差显著低于前两者,捕收剂预测R2值达到0.7863,起泡剂预测R2值达到0.8320,表明其拟合效果良好。实验证明,PSO-PLS算法能够准确预测浮选药剂添加量,有助于实现选煤厂浮选加药过程的智能化,为进一步选煤厂智能化建设提供了技术支持。

Pls3突变相关新型早发骨质疏松大鼠模型的心血管改变及机制

目的基于自主构建的丝束蛋白3(Plastin 3,PLS3)大片段基因Pls3敲除的新型骨质疏松大鼠模型,评估心血管表型及其与胶原代谢的关系。方法采用CRISPR/Cas9技术构建Pls3基因10~16外显子大片段敲除的大鼠模型(Pls3^(E10-16del/0)),与野生型大鼠进行心脏表型比较,采用免疫组化染色了解PLS3蛋白在心血管的表达,采用超声心动评估大鼠心血管形态及功能,HE染色了解心脏组织学改变,使用扫描电镜评估心脏胶原蛋白的微结构及排列。结果PLS3在野生型大鼠心血管组织细胞质中广泛表达,在Pls3^(E10-16del/0)大鼠心血管的表达明显减少。6~8周龄Pls3^(E10-16del/0)大鼠的心脏及大血管结构与功能未见明显异常,但与野生型大鼠相比,其存在右心室舒张末内径及近端升主动脉内径缩小,血管内皮细胞减少及排列紊乱。Pls3^(E10-16del/0)大鼠心血管组织中的胶原合成未受影响,但电镜下可见其心脏及升主动脉中的细胶原纤维断裂、排列散乱。结论本研究首次对新型Pls3基因大片段敲除的早发骨质疏松大鼠模型心血管系统进行研究,发现其右心室及升主动脉内径缩小,出现细胶原纤维断裂、排列散乱的异常改变,其对心血管系统的结构与功能的远期影响,有待观察,研究拓展了对Pls3相关骨质疏松症心血管表型的认识。

PLS1基因突变致非综合征型耳聋的研究进展

PLS1基因(OMMI:602734)编码PLS1蛋白。PLS1蛋白是一种肌动蛋白捆绑蛋白,在横结肠、小肠末端和内耳细胞中均有表达,参与微绒毛的组成,有助于维持静纤毛的稳定性。研究发现,PLS1基因突变将导致其表达的PLS1蛋白被破坏,从而导致不同程度的轻度至重度进行性高频感音性耳聋。目前,在世界范围内已经报道了数例PLS1基因碱基替换突变突变导致常染色体显性非综合征型耳聋的病例。我们对PLS1基因突变导致非综合征型遗传性耳聋的研究进展予以综述。

基于PLS模型的建筑电气能耗预测

本文针对传统建筑工程施工作业中电气设备能源消耗过大、能耗数据未能充分利用的情况,提出一种基于PLS模型的建筑电气能耗预测方法,通过在传统建筑电气设备中加入传感器,运用LoRa射频数据双向传输技术,有效整合能耗数据,引入PLS方法建立能耗异常预测模型,获取建筑电气设备的能耗时间比,分析能耗数据异常数据点,并采用评价指标验证预测结果的有效性。通过实验验证,该方法在建筑电气设备能耗管理及工业能源可持续发展方面具备较高的可行性。

民族地区县域学前教育教师资源配置水平研究——基于PLS结构方程模型的分析

学前教师资源的合理配置是民族地区学前教育实现高质量发展的核心。本研究基于新疆M县71所幼儿园教师资源调研数据,运用Smart 3.0软件构建县域内学前教师资源配置水平PLS结构方程模型。结果发现,县域内学前教师资源配置整体水平呈现“县级园所>村级园所>乡级园所”的不平衡样貌。其中,县级园所教师数量配置水平偏低,乡级园所教师资源配置水平整体偏弱,村级园所教师资源配置水平园际差异大;县域内教师资源配置水平均衡性呈现县、乡、村三级行政区域组间均衡性高于组内均衡性,村级园所园际差异大是造成组内均衡性低的主要原因。为进一步提升学前教师资源配置水平,亟待达成供需生态平衡,解决教师资源供给问题;明确发展定位,促成乡园教师资源整体提升;探寻适宜生态位,解惑村级园所个性化发展。

基于SG-Lasso-PLS融合算法的水体硝酸盐氮紫外光谱检测研究

硝酸盐氮(NO3-N)是水中“三氮”(硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、氨氮)之一,能够反映水体受污染的程度,是水质评估的一项重要指标。水体中的硝酸盐氮浓度过高不仅会导致水环境污染加重,而且会对人畜及水产构成较大威胁。传统的硝酸盐氮检测必须先反应后测定,具有时间长、操作复杂、有二次污染等缺点。光谱法具有快速、无损、无试剂消耗等显著优点。针对硝酸盐氮难以快速检测的问题,提出了一种基于紫外吸收光谱的快速定量分析硝酸盐氮的方法。采集42份浓度为0~20 mg·L^(-1)的硝酸盐氮标准溶液样本的紫外吸收光谱,每份样本经11次平均处理以减少仪器噪声和环境的影响。采用SPXY算法按照7∶3的比例划分训练集、测试集,对紫外吸收光谱数据使用Savitzky-Golay(SG)滤波算法进行预处理,通过10折叠交叉验证获得套索回归(lasso regression)合适的正则化参数λ=0.2036,再使用Lasso回归在全光谱范围内筛选出与硝酸盐氮相关的光谱特征波长,将特征波长处的吸光度与样本浓度进行偏最小二乘(PLS)拟合建立硝酸盐氮的回归模型。采用此建模方法所建立的模型训练集的R2与RMSE分别为0.99991和0.06015 mg·L^(-1),测试集的R2与RMSE分别为0.99972和0.04691 mg·L^(-1)。为了验证提出的SG-Lasso-PLS预测模型效果,另外建立了Lasso-PLS,SG-PCA-PLS和SG-PCA-SVR三种预测模型进行对比。验证结果表明,SG-Lasso-PLS建立的预测模型的R2和RMSE均优于其他三种预测模型。说明SG滤波能够消除光谱信号的随机噪声,提高模型的预测精度。与PCA数据降维算法相比,Lasso可实现全光谱范围内的光谱特征选择和数据降维,能有效消除光谱数据的冗余信息,提高模型的预测精度。因此,本文提出的SG-Lasso-PLS混合模型能够快速准确的对水体中的硝酸盐氮进行预测。作为硝酸盐氮浓度检测的基础研究,能为快速无污染的水质在线监测场景提供算法参考。

基于PLS和BP网络的硅钢铁损预测研究

应用PLS(偏最小二乘)和BP网络建立硅钢的在线铁损预测数学模型,结果显示:PLS和BP网络均具有较高的拟合和预测精度,BP网络精度更高。模型可以应用于硅钢铁损的在线预报和新牌号硅钢产品的开发。

基于S7-200 SMART PLC的PLS指令控制步进电机

步进电机的工作原理是将接收到的脉冲信号转化成与之相对应的角位移或直线位移,因此步进电机能够实现控制并应用于自动化生产中。基于西门子SMART系列给出一种通过人机交互(HMI)实时修改运动控制参数,实现控制PLC高速脉冲(PLS)输出的应用例程序。

中国应急产业竞争力形成机理研究——基于PLS结构方程模型的实证分析

应急产业是我国应急管理能力提升的基础与支撑。在理论分析我国应急产业竞争力影响因素的基础上,提出一种不同于经典范式的产业竞争力分析框架,使用2012-2022年的省域面板数据展开实证检验。结果显示:一是生产要素投入对应急产业竞争力有直接影响;二是产业环境对应急产业竞争力有间接影响;三是辅助产业、市场需求对生产要素投入有正向促进作用;四是产业组织结构对应急产业竞争力具有促进作用。因此,应注重人才培养、增加资金投入,改善产业环境,优化产业组织结构。

基于PLS-结构方程模型的共同富裕影响因素研究

在分析共同富裕研究现状的基础上,通过对共同富裕理论发展进程、科学内涵以及测度机理进行梳理,构建较为科学的共同富裕评价指标体系,运用PLS-结构方程模型对共同富裕的影响因素进行分析,考察共同富裕形成机理指标(因)与度量指标(果)之间的内在联系,探究影响共同富裕的主要因素,以及这些因素与共同富裕的内在联系和因果关系,并对所建立的模型进行了信度检验、有效性检验、参数检验,较好地刻画了各变量之间的系数。研究结果表明:经济发展对共同富裕的影响最大,与共同富裕的路径系数达到0.579;社会和谐、创新驱动、精神文明与共同富裕的路径系数分别达到0.531、0.402、0.386,这些变量对实现共同富裕具有重要作用;绿色生态、基础保障与共同富裕的路径系数分别达到0.314、0.173,说明基础保障、公共服务对促进共同富裕具有一定的影响,但弱于经济发展和社会和谐。基于研究结果,提出了针对性的意见。

PLS-BPN法用于7005铝合金力学性能与工艺参数的定量研究

用偏最小二乘法(PLS)结合反向传播人工神经网络(BPN)方法对7005铝合金力学性能与工艺参数之间的关系进行定性分析和计算。结果表明:用PLS法对实验数据作模式识别优化处理的结果与实验很吻合,能够指明该合金工艺参数优化的方向;用BPN定量计算的结果与实验测定值符合也较好;将PLS与BPN法有机地联系起来,有利于克服过拟合,提高BPN预报的准确性。用留一(LOO)交叉验证法分别对3种模型PLS、BPN和PLS-BPN的合金性能预报结果进行验证,其中PLS-BPN模型预测的均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)均最低,更适合于7005铝合金性能预报。

折息递推PLS算法及其在橡胶混炼质量控制中的应用

提出一种新的折息递推PLS(DRPLS)算法 .通过对折息因子的调节 ,使模型具有更高的灵活性和适应性 .克服传统PLS算法不能在线更新 ,普通RPLS算法无法克服“数据饱和”、可调参数少和缺乏灵活性的不足 .并将其成功运用于橡胶密炼质量控制中 ,满足了混炼过程控制对门尼黏度预测模型灵活性和精确性的特殊要求 ,获得了具有足够精度和可调节性的混炼胶门尼黏度预测模型 。

非线性迭代PLS信息模式识别算法

对偏最小二乘(PLS)回归的基本方法进行了分析研究,提出了基于非线性迭代偏最小二乘(NIPLS)的信息模式识别算法。该算法实现了模式识别中特征提取与分类器设计的有机结合。NIPLS较Fisher判别分析、Bayes判别分析等经典的模式识别算法,具有更强的信息识别能力,且对数据本身的分布要求不高,尤其对于多重共线性资料或解释变量多而样本数量少时更为有效。将该算法应用于土地质量的分类识别,结果表明,该文所建立的算法是有效的、可靠的。

基于PLS路径模型的区域商品房顾客满意度研究

随着商品房市场竞争的日趋激烈,企业越来越认识到争取市场、赢取顾客的重要性。这使得处于竞争行业的房地产开发企业不得不开始重视顾客满意度。依据中国顾客满意度模型、美国顾客满意度模型和一些学者的研究成果建立商品房顾客满意度潜变量模型及其指标体系,运用偏最小二乘(PLS)法建模技术进行参数估计,得到的结果令人满意。此项研究对房地产商制定战略、特定区域商品房开发前期市场研究和其他研究有些借鉴意义。

基于PLS路径模型对高职院校课程满意度的实证分析

学生对课程的满意度是高校教学系统运行机制的直接反馈,对高校可持续发展有着重要的意义。通过利用PLS路径分析构建测度模型和结构模型,从课程目标、课程内容、课程教学、考核与评价、环境支持、知识获取、能力获取等7个维度得到影响高职院校学生对课程的满意度的主要因素以及路径系数,运用SPSS软件进行实证分析,并根据分析结果得出提升高职院校课程满意度的可行性建议。

基于PLS建模在近红外光谱分析中的应用展望

对中国近年来基于偏最小二乘法(PLS)建模在近红外光谱分析中的应用情况作了综述,对基于偏最小二乘法(PLS)建模与其他方法单独建模的研究、非线性偏最小二乘法的建模过程及其在近红外线光谱分析中应用、基于偏最小二乘法(PLS)建模在近红外光谱分析中应用进行了展望。

基于CPLS的故障诊断

提出一种改进的PLS故障诊断方法——CPLS方法,该方法在PLS方法的基础上求出输入得分矩阵T、Q输出载荷和R,然后再应用CPLS方法对自变量和因变量进行分解,最后利用T2统计和Q统计得出控制限。将CPLS方法应用于对锅炉系统变量的离线数据预处理分析来进行故障诊断,结果验证了该方法的有效性。

平滑、导数、基线校正对近红外光谱PLS定量分析的影响研究

基于偏最小二乘法 ,利用平滑、导数、基线校正预处理手段 ,对近红外光谱进行了定量分析 ,比较了分析结果 ,给出了不同预处理方法的PRESS值和RMSEC的值 ,比较并选取了最佳预处理方法。在平滑预处理方法中 ,比较了不同平滑点数对预测的影响 ,确定了最佳平滑点数 ,通过采用PLS回归分析 ,与原始光谱数据回归比较 ,结果令人满意。

PLS-BP法近红外光谱定量分析研究

建立BP模型用于近红外光谱定量分析时,为克服所建模型与训练样本集产生“过拟合”,先用线性算法为其压缩训练数据是必要的。目前多采用主成分法(PCA)和逐步回归法(SRA)。主成分法具有极强的压缩数据能力,用它压缩成的主成分输入BP网所建模型的预测精度一般能满足要求,但它处理数据时未考虑输出变量的影响。逐步回归法根据系统输出选择变量,但所选变量具有自相关性,而且与训练集样品的排列顺序有关,很难选出最好的变量,往往难满足预测精度要求。本研究用偏最小二乘法(PLS),根据输出变量将原始数据压缩为主成分,输入BP网并用所建模型预测30个小麦样品的蛋白质含量。结果表明,与PCA-BP模型的预测决定系数(R2)从92.50提高到97.10,训练迭代次数从12 000减少到4 500。

PLS法在同时分光光度测定痕量金属离子中的应用

本文研究了新显色剂4-(2-苯并噻唑偶氮)邻苯二酚-Mo(Ⅵ)、W(Ⅶ)-二苯胍三元配合物的高灵敏显色反应以及偏最小二乘法(PLS)在同时分光光度测定痕量钼和钨中的应用。与共轭梯度法和线性规划法相比,PLS法的运行时间短,结果更准确可靠,尤其适用于处理成批试样,为带微处理机的分光光度计提供了一种新的计算方法。