The Principal Component Analysis of Element Contents in Chinese Herbs of the Caine Kidney Mixture

Objective: This research compares the nature of 11 kinds of Chinese herbs in the caine kidney mixture, and provides a theoretical way to concentrated prescriptions. Methods: Based on the principal component analysis of element contents in Chinese herbs, the effects of 25 chemical elements in the 11 kinds of Chinese herbs in the caine kidney mixture have been analyzed. Results: The traditional Chinese medicines of rehmannia, astragalus, mulberry, salvia miltiorrhiza, rhubarb in the caine kidney mixture play a major role in the treatment of chronic renal failure. Conclusion: The principal component analysis is very practical in the compatibility of medicines and concentrated prescriptions.

混合PCA/ICA与JPEG2000结合的高光谱图像压缩

主成分分析(PCA)常常结合JPEG2000压缩标准用来对高光谱图像进行压缩。然而,由PCA得到的主成分仅利用了二阶统计信息。对于高光谱图像应用来说,只采用二阶统计信息是远远不够的,如异常像素的处理常常需要用到更高阶的统计信息。研究了一种混合PCA/ICA与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。首先,对原始高光谱图像进行PCA变换,提取出前m个主成分对应的特征向量矩阵WPCA;然后,对其余的特征向量进行ICA变换,得到n个特征向量矩阵WICA;最后,将得到的混合投影矩阵、原始高光谱图像及其均值向量共同嵌入JPEG2000比特流,从而完成对高光谱图像的压缩。在不同码率的情况下,通过空间相关系数(ρ)、信噪比(SNR)、光谱角填图(SAM)等技术指标对混合PCA/ICA+JPEG2000算法的压缩性能进行评估。实验结果表明,混合PCA/ICA+JPEG2000算法不但能有效去除高光谱图像的谱间相关性,而且能够有效提高光谱保真度,保护异常像素信息。

基于NSST和改进PCA相结合的红外偏振图像融合（英文）

针对当前红外偏振图像融合的主流方法——多尺度几何分析法对图像表示只侧重某一方面的特点和空间域融合方法主成分分析法(PCA)易丢失小目标的缺点的问题,本文提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和改进PCA相结合的红外偏振图像融合方法。该方法能充分利用NSST对图像细节表示的有效性和PCA能突出主要特征的特点,综合二者的互补性,充分保留不同源图像的目标和细节特征。首先用NSST将源红外光强和偏振图像分解为低频和不同方向的高频分量;其次,低频分量用改进的PCA进行融合,高频分量用局部能量和局部方差联合进行决策融合;最后,用NSST逆变换重构融合图像,得到最终红外偏振融合结果图。实验结果表明,本文方法在细节保留和视觉效果等方面较其它方法均有较高优势。

基于白化PCA图像重构的特征补偿人脸识别新方法

针对基于主成分分析(principal component analysis,PCA)方法在特征提取过程中丢弃高阶统计信息的缺陷,提出了一种基于图像重构的特征补偿人脸识别算法。首先利用白化PCA方法提取原始图像特征,对图像进行重构并计算残差图像;然后对残差图像进行白化PCA特征提取,并将其作为第一次提取特征的有效补偿以得到新的特征;最后用最近邻分类器进行识别分类。在ORL、YALE、XM2VTS和AR人脸数据库上的实验结果验证了算法的有效性。

基于时频域特征和朴素贝叶斯的滚动轴承故障诊断方法研究

【目的】为了解决滚动轴承故障特征提取困难、诊断性能偏低的问题,提出了一种基于时频域特征和朴素贝叶斯的故障诊断方法。【方法】首先,通过局部均值分解方法对原始振动信号进行处理,获得多个乘积函数分量。其次,基于原始振动信号和各个乘积函数分量,提取时频域特征,并采用主成分分析实现特征降维,获得低维敏感特征。最后,依据低维敏感特征集,结合朴素贝叶斯模型,实现对江南大学—机械工程学院滚动轴承数据集的分析。【结果】实验结果表明,该方法相较于传统朴素贝叶斯准确率高39.49%,相较于主成分分析准确率高5.94%,由此得出该方法对滚动轴承故障的诊断表现较好。【结论】对于传统的单一的故障诊断模型,基于时频域特征和朴素贝叶斯的故障诊断模型具有更高的准确率,解决了滚动轴承故障特征提取困难、诊断性能偏低的问题。

基于TLI和PCA的贵州草海水质状况评价

为了评价贵州草海水质状况,分别于2016年1,4,7,10月对草海阳关山和草海中部各3个样点的11项水体理化指标进行了监测,运用综合营养状态指数法(TLI)并结合《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)对监测区水质进行了评价,同时应用主成分分析(PCA)分析了水质的污染程度和主要影响因子。结果显示:(1)11项参数在2个区域均有显著的季节差异,其中透明度(SD)和溶氧(DO)为冬季最优,悬浮物(SPM)在秋季最高,p H几乎均呈弱碱性(除秋季);TN,TP,NH_4^+-N,CODMn全年的水平分别为0.58~2.27,0.032~0.072,0.059~0.364,4.28~6.79mg/L,Chl.a水平为5.62~9.95 mg/m^3,其中TN在秋季最高,TP在秋冬季较高,CODMn和Chl.a在夏秋季较高。(2)TLI评价结果表明,阳关山和中部水体TLI值在秋季略超过50,为轻度污染状态,其他季节TLI值均为30~50,为中营养状态;《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)评价结果表明阳关山全年主要为Ⅱ—Ⅲ类水质,而中部较差,全年主要为Ⅱ—Ⅳ类水质,影响水质类别的主要因子是TN和CODMn,TP和NH_4^+-N全年为Ⅱ类水平。(3)PCA结果显示阳关山水质最主要的影响因子包括离子、氮素、有机质、DO和Chl.a,而中部则包括Chl.a,NH_4^+-N,SD,EC,TP,DO,WT,SPM。总之,氮素和有机质是影响草海阳关山和中部水质的最主要因子和根本原因,控制外源性的氮和有机质输入是管理和改善草海水质的关键所在。

基于PCA-SVM的红枣缺陷识别方法

以干制红枣的黑斑、破头以及分类难度较高的干条3种病害图像作为研究对象,分别采用颜色矩和灰度共生矩阵提取颜色、纹理特征中的14维特征向量,然后采用主成分分析法对特征向量进行优化,得到4个主因素特征向量作为支持向量机输入。采用交叉算法确定最优支持向量机惩罚参数c和核函数参数g对支持向量机多分类模型进行训练,利用训练后的模型对红枣进行多分类试验。结果证明,该方法能够对红枣黑斑、破头和干条3种缺陷果进行快速准确的识别,识别率分别为93.3%,100.0%和96.6%,总识别率可达97.2%,且分类效率高。

不同生长期龙胆药材与土壤矿质元素动态变化及关联分析

目的对不同生长期龙胆药材与根际土壤矿质元素含量动态变化进行分析,阐明其矿质元素内在协调机制,为龙胆繁育及栽培提供理论基础,促进辽产道地药材龙胆产业化发展。方法运用电感耦合等离子体质谱法对不同生长期龙胆药材及根际土壤矿质元素进行含量测定,构建不同生长期龙胆药材及其根际土壤矿质元素指纹图谱,结合相关性分析、主成分分析(PCA)等多元统计方法,分析不同生长期龙胆药材与根际土壤矿质元素动态变化机制。结果不同生长期药材和根际土壤无机元素指纹谱变化规律趋于一致;Cu和Ca分别是区别不同年限龙胆药材和根际土壤的关键元素;龙胆药材对Fe、Mn、Ca、Cd元素的富集能力较强;龙胆药材和根际土壤之中存在Zn-Fe等多对相关性元素;并以矿质元素为参考,确定2、3年生龙胆药材矿质元素含量评分最佳的时期分别为生长旺盛期和幼苗期。综合单因素方差分析和正交偏最小二乘分析(OPLS-DA)结果,Fe、K分别为龙胆药材、根际土壤不同生长期间差异的关键元素;龙胆药材整个生长时期有害元素含量均低于限量值,药材安全性较好。结论不同生长期龙胆药材与土壤中矿质元素含量变化具有规律性,可根据各元素之间的协抗关系及其生长期的特异性指导龙胆药材规范化生产,依据不同矿质元素指纹图谱区分龙胆年限。

广西不同产地红穿破石地上及地下部分HPLC指纹图谱研究

为了建立红穿破石地上、地下部分HPLC指纹图谱,对10个产地红穿破石地上、地下部分的质量进行综合评价。采用Agilent ZORBX SB-C18(4.6 mm×250 mm,5μm)色谱柱,乙腈-0.1%磷酸梯度洗脱,流速为0.8 mL/min,柱温为25℃,检测波长为254 nm,进样量为10μL,通过相似度评价、结合聚类分析和主成分分析对10个产地红穿破石地上、地下部分进行评价。建立了红穿破石地上、地下部分HPLC指纹图谱,共标定13个共有峰。根据主成分综合得分模型,对10个产地红穿破石地上部分与地下部分进行综合评价,广西桂林市平乐县的红穿破石综合质量更优。该方法操作简便、重复性好、分析速度快,可用于红穿破石综合质量评价和规范红穿破石的质量。

黄土高原吕梁山撂荒枣林土壤质量评价

为了探究枣林自然撂荒后土壤质量随年限的变化规律,为该区域土壤质量提升及生态发展提供理论依据,试验采用时空替代法,以山西吕梁山区坡地撂荒枣林土壤为研究对象,分析土壤物理、化学性质及酶活性在时间(清耕、撂荒2 a、撂荒6 a、撂荒14 a)和空间(0~5、5~10、10~20 cm土层)上的变化规律,并结合主成分分析与土壤质量综合指数来表征土壤环境恢复状况。结果表明,自然撂荒后,土壤紧实度随年限增加呈降低趋势,孔隙度增大。各撂荒年限有机质变化呈现先降低后增加的波浪式特点,撂荒6、14 a在0~5、10~20 cm土层增加较显著;有效磷、速效钾含量在土壤剖面上逐层降低的变化较为明显,撂荒14 a后速效钾含量在表层是清耕土壤的1.36倍。随撂荒年限增加,脲酶、蔗糖酶和碱性磷酸酶活性总体上表现为先减小后增加的趋势;对照清耕土壤,撂荒14 a土壤蔗糖酶和碱性磷酸酶活性在0~5 cm土层分别增加33.13%~117.62%和21.70%~56.13%。土地撂荒后,随着植被演替的进程土壤的质量指数总体逐渐升高。土壤质量综合指数从大到小依次为撂荒14 a(0.711)、撂荒6 a(0.548)、清耕(0.329)、撂荒2 a(0.119),表明撂荒后土壤质量在植被恢复过程中逐渐得到提高。在撂荒后土壤自我演替恢复中,随着土壤养分的回归、有机碳含量升高,土壤酶活性增强,促进土壤孔隙结构的形成,土壤质量得到改善。

基于分块ST与主成分分析的三维掌纹识别

针对现有三维掌纹身份认证技术样本容量小和识别速度慢的问题,提出一种基于曲面类型(surface type,ST)和主成分分析的三维掌纹识别新方法.该方法利用分块ST图像的直方图获得更加精细的掌纹特征信息;通过预先降维和主成分分析法相结合,大幅减少后续运算量以及三维信息量;最后依据特征主成分分析的最近邻距离对比,完成身份认证.实验结果表明,该方法能在35,ms内完成三维掌纹的4,000次匹配,从而实现大样本条件下特定样本的快速甄别.与已有的三维掌纹识别方法相比,本文提出的方法不仅能够克服传统方法的小样本局限性,而且可降低运算量和数据冗余;在实现大样本身份识别的同时,兼具更高的识别精度、速度和鲁棒性.

基于激光诱导击穿光谱的真空灭弧室真空度在线检测实验研究

真空断路器真空度在线检测经历了半个多世纪的研究,现在仍没有很好的技术投入到实际应用。文中采用激光诱导击穿光谱技术(LIBS),在实验室条件下初步研究了10-3 Pa至105 Pa气压下真空灭弧室屏蔽罩铜材料及周围气体元素元素的LIBS信号,得到了不同真空度下谱线强度随真空度的变化规律。进而通过主成分分析(PCA)和人工神经网络(ANN)算法对多种元素的谱线强度进行分析,获得了主成分因子在相空间的分布和神经网络预测结果。分析结果表明10-3 Pa至105 Pa这10个气压等级下的LIBS信号在PCA相空间中呈现良好的分类聚集,神经网络预测结果准确率达到96.67%。笔者提出了一种真空度在线检测的新方法,克服了传统方法抗电磁干扰能力差、检测限低的难题,具有良好的应用前景。

45个引种辣椒果实性状的遗传分析

为了探明45份引种辣椒果实性状的遗传特点及其相互关系，采用相关和主成分分析方法对45份引种辣椒果实的11个性状进行遗传研究。结果表明：1）45份引种辣椒果实具有较高的遗传多样性，11个果实性状的遗传变异系数为33．80％～145．23％，除果实颜色性状外，其余10个果实性状的差异达显著水平。2）果实性状间存在不同程度的相关性，并以单果鲜重和单果种子鲜重的相关系数最大，为0．9996；单果种子数与可溶性糖含量的相关系数最小，为0．0009。3）特征值大于1的前3个主成分因子的累积贡献率为77．315％，其中，第1主成分的方差贡献率为51．247％，对其特征值贡献率大于0．800的性状有果实横径、单果鲜重、单果肉鲜重、单果种子数、果肉厚度、单果种子鲜重，第2主成分的贡献率为16．466％，对其特征值贡献率大于0．800的性状为果实纵径，第3主成分的贡献率为9．602％，对其特征值贡献率大于0．800的性状为可溶性糖。

云南高原粳稻品质现状及淀粉RVA谱特性分析

以32个云南高原粳稻主栽品种为试验材料,采用聚类及表型主成分分析法,对11个品质性状和淀粉RVA(Rapid Visco Analyser)谱特性进行分析.结果表明:1 9.4%的云南高原粳稻主栽品种稻米品质达2级标准,12.5%的品种稻米品质达3级标准,其余品种品质均在3级以下.2糙米率、透明度、碱消值、直链淀粉含量和蛋白质含量的平均值达2级标准,精米率和垩白度达3级标准.3差异最大的稻米品质性状和淀粉RVA谱特征值分别是垩白度和消减值,变异系数分别为99.77%和34.32%.4 32个品种聚为6类,其中第Ⅲ类包含的品种最多,占40.6%.5在选出的8个影响云南稻米品质和淀粉RVA谱特性的主成分因子中,第1主成分因子(整精米率和垩白粒率)和第2主成分因子(直链淀粉含量)对稻米品质的累积贡献率为44.6%.高原粳稻品质改良的重点是提高整精米率,降低垩白粒率和选择适宜的直链淀粉含量,同时拓宽亲本的遗传基础.

基于主成分分析-随机前沿分析模型的江苏高校协同创新中心建设效率分析

随着我国高等学校创新能力提升计划启动并实施,国家和各地区分别认定一批高校协同创新中心,有关建设各方不断增加投入,协同创新中心的建设效率亦日益引起社会各界的广泛关注。利用主成分分析和随机前沿分析的组合模型(PCA-SFA),对江苏省批准建设的59个协同创新中心的建设效率进行研究,并根据分析结果提出进一步促进高校协同创新中心高质量内涵式发展的建议和思考,为相关主管部门对于如何更有效地引导资源要素配置方式、建立更科学合理的考核评估体系和竞争退出机制提供参考。

基于产业生命周期理论的我国铁路发展趋势分析

基于产业生命周期理论,提出铁路产业理想型发展趋势包括产业初创期、产业成长期、产业成熟期和衰退期4部分组成。运用主成分分析方法,分析1949—2009年的铁路统计数据,对我国铁路产业的发展阶段进行划分,验证我国铁路产业的长期发展趋势基本符合理论上的产业生命周期变化趋势。指出目前我国铁路产业已跃进到下一个产业生命周期的产业发展期;在国家产业政策的支持下,通过大规模路网建设以及科技和管理创新,推动产业升级,不断适应国家经济和社会的需求,可以实现铁路产业的持续发展。

基于行驶工况特征的汽车燃油消耗的预测

本文从行驶工况特征参数来进行燃油消耗的预测。首先对典型道路上采集的百公里燃油消耗和行驶工况数据进行划分,获得大量行驶片段。接着用主成分分析法从所有行驶片段的13个特征参数中得到了3个主成分。最后利用BP神经网络对3个主成分的得分进行燃油消耗的预测。结果表明,与一般的BP神经网络相比,采用主成分分析和神经网络相结合的燃油消耗预测模型,简化了网络结构,提高了预测精度,可用来预测城市道路行驶工况的燃油消耗。

杂交水稻两优2111产量与农艺性状的主成分分析（英文）

[目的]明确两系杂交水稻两优2111产量与重要农艺性状之间的相互关系。[方法]依据在云南省6个州市(县)两优2111的种植表现,运用主成分分析方法分析了两优2111的产量及其与10个重要农艺性状的相关关系。[结果]影响两优2111产量的最主要因素是穗粒数、实粒数、穗长、生育期和成穗率;其次是千粒重、结实率、有效穗和最高茎蘖数;再次是株高。[结论]两优2111在云南省各籼稻区推广种植时,应着重保证其穗部性状尤其是穗粒数和实粒数的增多,协调其他性状的发展以实现高产。

支持向量机在雷暴预报中的应用

论文利用2002—2006年AREM模式产品和常规观测报文资料,综合运用改进的K平均聚类和主成分分析等方法,基于MOS原理逐月建立了最小二乘支持向量机和线性规划支持向量机的单站雷暴释用预报模型,并针对海口站2007年58月进行了具体的预报。结果表明:支持向量机结合AREM模式产品进行雷暴的释用预报是合适、有效的,而且主成分分析对预报结果的提高也起到了积极的作用。

91份广东桑四倍体种质资源的农艺性状遗传多样性分析

以广东桑种(Morus atropurpurea Roxb.)的四倍体种质资源为材料,应用聚类分析和主成分分析方法对供试种质资源的20项农艺性状进行调查分析,研究其遗传多样性,以利于科学选配桑树多倍体优良杂交组合。研究结果表明,91份四倍体种质资源的20项农艺性状存在丰富的遗传多样性,15项质量性状和5项数量性状均存在较大差异,其平均遗传多样性指数分别为1.05和1.67,所有供试种质资源的20项农艺性状的平均遗传多样性指数为1.20。对20项农艺性状进行主成分分析,前8个主成分对总变异的累积贡献率为70.15%,其中反映植株整体形态性状的第1主成分的贡献率为17.97%。基于各种质资源间农艺性状的遗传差异,将91份桑树四倍体种质资源聚类并划分为5大类群,第Ⅰ类群是有较大增产潜力的杂交亲本材料,第Ⅱ类群的枝条节间最密,第Ⅲ类群的生长势最差,第Ⅳ类群的副芽数量最多,第Ⅴ类群可作为高产选育目标的亲本材料。