基于KPCA-RVM的土石坝沉降预测模型研究

【目的】针对土石坝坝体沉降存在多变量、强耦合、强干扰的复杂问题,建立基于KPCA-RVM的土石坝沉降预测模型。【方法】利用核主元分析(KPCA)对输入向量进行降维处理,以减少因子个数,随后利用相关向量机(RVM)模型对土石坝沉降进行预测,并以平均相对误差为指标对预测精度进行评价。【结果】实例应用表明,KPCA-RVM模型将输入向量由14个降低到7个,预测结果的平均相对误差仅为0.9%,预测效果得到明显提升。【结论】利用KPCARVM模型对土石坝进行沉降预测,不仅可以减少输入向量个数,而且可以提高预测精度,可在实际工程中推广应用。

黄淮麦区主栽小麦品种蛋白质品质特性与烩面质构关系的研究

采用主成分分析、聚类分析对33种小麦的蛋白质特性与烩面的质构关系进行分析。结果表明:烩面弹性与沉降值呈显著正相关,与拉伸面积、延伸度、最大拉伸阻力呈极显著正相关,与弱化度呈显著负相关,谷蛋白大聚体可为烩面赋予较高的弹性。烩面的硬度与谷蛋白溶胀指数呈极显著正相关。提高稳定时间和谷蛋白大聚体含量,可改善烩面的弹性并获得较高的感官评分。相较于粉质特性,拉伸特性对烩面质构特性贡献较大。根据方差贡献率提取了反映所有变量83.365%信息的4个主成分因子,分别反映面粉粉质拉伸特性、湿面筋特性、拉伸阻力、醇溶蛋白特性。研究可为烩面专用粉的选择提供理论参考。

基于离群点探测的点云间距离估计改进算法

针对传统多尺度模型对模型点云比较方法(Multiscale Model to Model Cloud Comparison,M3C2)计算法向量与形变量时易受离群点影响的缺点,提出一种基于离群点探测准则的改进算法。首先,在估计关键点法向量时,依据改进离群点探测准则迭代剔除离群点,提高法向量估计的准确性,然后,通过离群点探测剔除圆柱内离群点,最后,结合正态分布加权计算形变量。实验结果表明,相较于M3C2原始算法,改进算法将法向量均方差精度指标提升50%以上,在形变量较大区域可将形变量估值均方差精度指标提高200%以上。改进算法具有更好的适用性和可靠性。

基于极限学习机的矿井突水水源快速识别模型

在煤矿突水灾害防治过程中,需要快速准确地识别出突水水源类型。激光诱导荧光技术具有灵敏度高和快速监测的特点,利用该技术获取水样的荧光光谱。光谱经卷积平滑预处理和主成分分析提取特征信息后,采用极限学习机算法建立多元分类学习模型。确定隐含层激励函数为Sigmoid函数,并通过交叉验证法确定最优隐含层节点个数。从训练网络的平均时间、训练和测试的平均分类准确率和标准差方面,与BP和SVM传统分类算法进行了性能比较。结果表明:在训练集和测试集上的平均分类准确率方面,该模型与传统分类模型基本一致,但该模型分类准确率的标准差最小,说明其具有较稳定的分类性能;在训练模型学习时间方面,该模型能够大幅度降低分类学习时间,说明其具备快速识别突水水源性能。

改进的FCM聚类法及其在行驶工况构建中的应用

针对FCM聚类法对初始聚类中心比较敏感、迭代容易陷入局部极值、难以取得最优聚类的问题,提出了一种改进的FCM方法,即利用SOM网络对主成分数据进行聚类,将得到的权值作为FCM聚类的初始聚类中心,从而使聚类结果更加接近最优聚类。将改进的FCM聚类方法应用于合肥市道路行驶工况的构建中,理论分析及试验结果表明,该方法有效地提高了聚类精度,构建的行驶工况与实际道路的交通状况吻合很好。

基于SmartGrain软件的小麦NaN_3诱变群体籽粒性状分析

为了解小麦NaN3诱变后代籽粒性状的遗传变异规律,利用高通量表型分析软件SmartGrain对小麦新品种陕农33NaN3诱变群体(M3)籽粒性状进行测量,并进行相关分析、通径分析和主成分分析。结果表明,M3代籽粒性状变异系数表现为千粒重>密度因子>表面积>长宽比>粒宽>圆度>周长>粒长,诱变群体籽粒性状均值除长宽比外均较陕农33不同程度下降。千粒重与籽粒表面积、周长、粒长、粒宽、圆度、密度因子均呈极显著正相关,与长宽比呈极显著负相关。经通径分析,7个籽粒性状对千粒重直接贡献表现为密度因子>粒宽>表面积>周长>长宽比>圆度>粒长,其中,密度因子、粒宽和表面积对千粒重有较大的正效应。主成分分析结果显示,2个主成分(籽粒大小和籽粒形状)累计贡献率达到94.10%,说明2个主成分已经覆盖诱变群体所有籽粒性状的主要变异信息。

不同时间段青木关岩溶地下河水化学变化主导因素分析

利用多参数水质分析仪,对典型岩溶槽谷区重庆青木关岩溶地下河出口姜家泉的月尺度、农耕期和暴雨期3个不同时间段的水化学动态变化特征进行监测,通过主成分分析法,研究这3个不同时间段水化学变化主导因素的异同。结果表明:月尺度期间,电导率、pH值和Ca^(2+)、Mg^(2+)、K^+、Na^+、HCO_3^-受雨水稀释作用,使丰水期低于枯水期;水化学变化主要受5个主成分影响,累积方差贡献率为90.75%,但其主导因素是水-岩作用。农耕期,降雨携带残余的粪肥、氮磷钾肥汇入地下河,电导率和Cl^-、NO_3^-、K^+、Na^+浓度升高;水化学变化主要受3个主成分影响,累积方差贡献率为87.81%,但其主导因素是施肥活动。暴雨期间,各离子浓度变化经过平稳期、上升期、稳定期、特殊期4个阶段。上升期,降雨对地下河影响最大,导致水-岩作用增强,电导率和Ca^(2+)、HCO_3^-浓度上升;对地表土壤和化肥的冲刷淋溶作用显著,导致Al、Fe、Cl^-、K^+、Na^+和NO_3^-浓度明显上升。水化学变化主要受4个主成分影响,累积方差贡献率为80.09%,但其主导因素是水-岩作用、地表土壤和养分流失。

基于主成分分析法的反导态势要素提取研究

针对弹道导弹及其攻防作战的特点,深入分析反导作战态势评估的过程,研究影响反导预警态势评估的主要因素,构建了反导战场态势要素集模型。在此基础上,采用主成分分析法进行要素分析与提取,优化重构要素集模型。研究结果为提高反导预警态势评估的准确性和指挥决策的及时性提供了重要依据和保障。

糯米淀粉凝胶的老化特性分析

以传统加热糊化法制备的糯米淀粉凝胶为研究对象,通过测定凝胶老化过程中的9项品质特性指标,分析糯米淀粉凝胶老化过程中各指标的变化规律及其相关性。利用主成分分析法确定影响糯米淀粉凝胶老化的主要因素及时间拐点。结果表明,随着储藏时间的延长,糯米淀粉凝胶硬度、胶着性呈逐渐增加的趋势,回复性、弹性、水分、持水性、碘蓝值和酶解力呈递减的趋势,除碘蓝值外的其他理化指标均与质构指标有一定的相关性。主成分分析表明,第7d是糯米淀粉凝胶老化过程中质构品质变化的拐点,硬度和胶着性可以作为糯米淀粉凝胶评价体系的主要指标。

面向SAR图像目标识别的鲁棒处理算法

现有合成孔径雷达图像的目标识别方法通常要进行预处理,预处理对于识别率影响较大。但是,针对不同的合成孔径雷达目标图像,预处理算法的自适应性很难得到保证。将基于核的主成分分析与稀疏表示相结合,只需很少的观测数据就能得到高识别率的目标识别结果,节省了数据存储量和计算量。首先,阐述了压缩感知的基本理论;其次,提出了基于核主成分分析和稀疏表示的合成孔径雷达图像目标识别算法;最后,选取MSTAR数据库中的5类目标进行实验。仿真结果表明,在没有方位角预测的情况下,该算法仍能有效地识别目标,与其他识别算法相比,在同等噪声污染的图像下,具有较高的识别率。

桑枝高效液相色谱特征指纹图谱研究

目的采用高效液相色谱技术建立桑枝药材的特征指纹图谱,为桑枝药材的产区鉴别及质量控制提供指导。方法采用Agilent Eclipse XDB-C18(4.6×250mm,5μm)色谱柱,流动相为乙腈、0.2%甲酸、10mmol/L甲酸铵水溶液,梯度洗脱,流速为0.8ml/min,柱温为25℃,检测波长270nm进样量20μl,进行了12批桑枝样品的指纹图谱分析。结果该分析方法具有良好的精密度、重现性和稳定性,12批桑枝指纹图谱有18个共有峰,4个特峰,通过相似度计算发现桑枝药材不同产地之间质量有差别,主成分分析和聚类分析可缩减数据处理量、方法简单可靠,结果与相似度计算结果吻合。结论桑枝HPLC指纹图谱为桑枝药材质量控制提供了方法学支持。

公司治理、外部审计信息与财务危机预警

为了提高财务危机预警模型的准确率和稳健性,在利用上市公司财务数据的基础上,加入公司治理和外部审计信息变量,采用主成分分析和Logistic回归构建了预警模型。实证分析结果显示,加入公司治理和外部审计信息的预警模型,预测能力要比仅使用财务指标的预警模型更为理想。

大直径钻孔突出预测指标敏感性及临界值研究

根据平煤八矿掘进工作面大直径钻孔预测指标的现场测定情况,应用主成分分析法对突出预测指标的敏感性进行了分析,并在此基础上,运用实验室与现场考察相结合的方法及"三率"分析法,确定了预测敏感指标的临界值。现场验证表明,指标敏感,临界值可靠,大直径钻孔预测方法可以保证掘进工作面安全快速掘进。

哈尔滨市私人乘用车出行特征及行驶工况的构建

利用GPS采集的哈尔滨私人乘用车实际道路出行数据,构建哈尔滨市区私人乘用车的出行特征,包括出行里程分布、出行频次分布及出行时间分布,并运用主成分分析及聚类分析得到行驶工况的特征值。构建结果表明:哈尔滨城区私人乘用车日均出行里程为27.36 km,日均出行频次为2.51次,日均出行时间为110.43分钟。通过与部分单体样本的行驶工况特征参数对比可知,所构建的行驶工况很好地反映哈尔滨市乘用车的出行特征,研究成果对于新能源汽车的性能匹配和市场推广有着重要的意义。

基于独立分量分析的极化SAR图像非监督分类方法

提出了一种针对极化合成孔径雷达(SAR)图像的新的分类方法——基于独立分量分析(ICA)的非监督分类方法。该方法将ICA和基于模糊集理论的非监督分类方法结合起来。用ICA方法对原始极化SAR图像进行特征提取,并用模糊C均值(FCM)算法对提取出的独立分量图像进行分类。该算法可对极化SAR图像进行自动分类,并减少由相干斑噪声所引起的分类错误,且其收敛速度快、稳定性高。采用SIR-C/X-SAR数据的试验证明了该算法的有效性。

新疆野苹果F_1代果实性状的相关分析和主成分分析

以4年生新疆野苹果×富士杂交F1代群体为试材,对19个果实品质指标进行测定,利用相关分析和主成分分析从功能基因研究和品系选育两个角度对各指标的遗传变异进行考察。结果表明:(1)与栽培苹果相比,F1代在果实质地、花色苷有关性状之间的相关性存在差异:钙与果实质地的3个指标相关性不显著;花色苷与糖含量相关性不显著,但与钙、钾含量相关性极显著。钙与多个指标极显著相关,可作为功能基因研究的重点。(2)从主成分贡献率看,果实质地、矿质元素、果实大小、花色苷含量4个主成分在遗传信息中占的比重较大,是下一步功能基因研究的切入点,也是进行品质综合评价的重点考察对象。加大对果实质地、果实大小、花色苷含量的考察可提高育种效率。(3)对主成分综合得分排序,根据不同育种目标选择综合性状优良的个体,是新疆野苹果在育种中利用保存的有效捷径。

影响来华旅游客源国因素的多元统计分析

来华旅游人数受多种因素的影响,其中客源国因素的影响是一个重要方面.对来华旅游的15个主要客源国的11个影响因素,运用主成分分析方法提取出4个影响来华旅游的主要因素,计算出各个客源国的综合得分.得出影响国外来华旅游的首要因素为客源国的经济文化发展水平,其次是人口航运、旅游环境、消费意愿等因素的影响.通过对15个主要客源国进行聚类分析,可以看到文化和地域差异,也是影响来华旅游人数的重要因素.

14份冰草种质材料的抗旱性综合评价

以不同PEG浓度模拟干旱胁迫14份冰草种质材料,通过测定供试材料的叶片相对含水量、叶绿素含量、游离脯氨酸含量、丙二醛含量、可溶性糖含量、可溶性蛋白含量、过氧化物酶活性和过氧化氢酶活性等8项生理生化指标,并利用主成分及隶属函数分析法对其抗旱性进行综合评价。结果表明:8个差异显著的抗旱指标应用主成分分析归纳成3个主成分,其累积贡献率为70.899%。通过综合隶属函数值评定的抗旱性强弱顺序为:保加利亚沙生>中间>3-2小区>蒙农杂种>俄罗斯沙生>蒙古-1>沙生>大庆齐家扁穗>高山>蒙农1号>扁穗2006>蒙古-3>光穗>山西偏关县冰草。

中国17个人群体部指数的多元分析

目的研究我国人群体部特征。方法对中国l7个人群的坐高指数、肩宽指数、骨盆宽指数、指距指数、上肢长指数、下肢长指数值进行了主成分分析与聚类分析。结果(1)17个人群的聚类图显示存在着一定的地域分布特征。生活在同一地域的人群倾向于聚在一起。这在男性人群中较为明显。(2)相对于身高来说,南方人群指距较大,上肢较长,其女性腿长适中。内蒙古3个人群指距较小,上肢较短,其男性躯干高度适中。西北地区男性上肢、下肢相对短小。甘肃、青海女性人群指距较小、上肢较短。结论我国不同地区少数民族具有不同的体部特征。

一种改进的基于奇异值扰动的单样本人脸识别方法

针对单训练样本情况下人脸识别性能不佳的问题,本文提出了一种改进的基于奇异值扰动的人脸识别方法。首先通过奇异值扰动方法扩展人脸样本,然后运用小波变换压缩扩展样本,选择小波变换分解后的低频分量作为子图像,再采用核主成分分析提取人脸的高阶特征,最后根据最近邻分类器分类。在ORL和Yale数据库上的仿真实验证明了本文方法的识别性能优于对比方法。