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结合拉曼光谱主成分分析-线性判别进行蛇纹石玉产地溯源的探索 被引量：1
1
作者 叶旭 杨炯 +1 位作者 丘志力 岳紫龙 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2551-2558,共8页
蛇纹石是中国最早使用的玉石之一,开展蛇纹石玉的产地溯源探索,对认识中国古代玉文化发展历程,重建古代玉石贸易路线均有重要的意义。但由于蛇纹石玉产地众多,目前尚没有成熟的蛇纹石玉产地溯源的判别技术。以产自陕西汉中、甘肃敦煌、... 蛇纹石是中国最早使用的玉石之一,开展蛇纹石玉的产地溯源探索,对认识中国古代玉文化发展历程,重建古代玉石贸易路线均有重要的意义。但由于蛇纹石玉产地众多,目前尚没有成熟的蛇纹石玉产地溯源的判别技术。以产自陕西汉中、甘肃敦煌、河南栾川、辽宁岫岩、山东泰安、甘肃武山6地的蛇纹石玉为研究对象,在66块样品上共采集到200个高质量拉曼光谱数据,并在对测试结果进行主成分分析(PCA)的基础上建立了线性判别分析(LDA)的产地判别模型。结果显示,不同产地蛇纹石玉的矿物组成有所差异,汉中蛇纹石玉的主要矿物成分有纤蛇纹石和利蛇纹石两种;敦煌蛇纹石玉则为纤蛇纹石和利蛇纹石的均匀混合型;泰安蛇纹石玉的主要矿物成分有利蛇纹石(墨玉)和叶蛇纹石(碧玉和翠斑玉)两种;河南栾川、辽宁岫岩、甘肃武山蛇纹石玉的主要矿物成分均为叶蛇纹石。在严格控制实验条件的前提下,将拉曼光谱数据结合PCA+LDA分析可以对不同产地的蛇纹石玉进行区分,所建立的LDA判别模型的训练集数据和测试集数据的产地判别正确率分别达到了96.25%和92.50%。这显示出利用无损检测拉曼光谱技术进行蛇纹石玉产地溯源具有潜在价值。将拉曼光谱无损检测数据结合统计学或机器学习方法来构建判别模型可能是解决蛇纹石玉产地溯源瓶颈新的技术路径。 展开更多
关键词 蛇纹石玉 拉曼光谱 产地溯源 主成分分析(PCA) 线性判别分析(LDA)
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基于线性判别分析与主成分分析的骨干网架生存性评估方法 被引量：16
2
作者 赵一婕 刘涤尘 +4 位作者 吴军 董飞飞 宋春丽 潘旭东 王浩磊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期388-394,共7页
从电网网架的可抵抗性、可恢复性、安全性和连通性4方面出发,建立了差异化规划生存性评估指标体系,并进行指标效益成本属性分析和规范化处理;在此基础上,建立二级指标的线性判别分析评估模型和一级指标的主成分分析评估模型。首先求取... 从电网网架的可抵抗性、可恢复性、安全性和连通性4方面出发,建立了差异化规划生存性评估指标体系,并进行指标效益成本属性分析和规范化处理;在此基础上,建立二级指标的线性判别分析评估模型和一级指标的主成分分析评估模型。首先求取二级指标决策矩阵的线性判别分析判决准则函数的最大值,以其所对应的最大投影方向确定三级指标权重,再对二级指标矩阵进行主成分分析,根据累积方差贡献率来确定二级指标权重,最终实现骨干网架综合生存性评估。IEEE118节点算例的仿真结果验证了该评估方法的有效性和可信性。 展开更多
关键词 差异化规划 骨干网架 生存性 线性判别分析 主成分分析
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主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类 被引量：5
3
作者 武斌 沈嘉棋 +2 位作者 汪鑫 武小红 侯晓蕾 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期3079-3083,共5页
贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为... 贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过AntarisⅡ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析(PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。 展开更多
关键词 近红外光谱 主成分分析 生菜 模糊鉴别线性分析 K近邻算法
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主成分、聚类和判别分析在翠碧一号烤烟加工性能划分中的应用
4
作者 庄增坤 王清旺 +2 位作者 陆军 陈清柏 林梦涵 《安徽农学通报》 2024年第23期95-101,共7页
为对翠碧一号烤烟的加工性能进行进一步划分,对400个烤烟样品(2020—2023年生产于福建)的单叶重、叶面密度等11项物理特性指标,和总植物碱、总糖等5项化学成分指标进行主成分分析;分别从烟叶的强度性能、化学性能、尺寸性能、撕扯性能... 为对翠碧一号烤烟的加工性能进行进一步划分,对400个烤烟样品(2020—2023年生产于福建)的单叶重、叶面密度等11项物理特性指标,和总植物碱、总糖等5项化学成分指标进行主成分分析;分别从烟叶的强度性能、化学性能、尺寸性能、撕扯性能和吸湿性能5个方面反映烟叶的综合特性,建立烟叶加工性能综合得分数学模型Y=0.415y_(1)+0.210y_(2)+0.173y_(3)+0.116y_(4)+0.085y_(5),计算样品的加工性能综合得分。根据综合得分进行聚类分析,将400个样品分为4类。基于聚类分析的分类数,对294个未分类的烤烟样品进行判别分析。主成分分析结果表明,提取特征值≥1的因子,共提取5个因子,其累计方差贡献率达78.643%。聚类分析结果表明,第Ⅰ类综合得分-2.62~-0.84,加工性能一般,主要为中偏下部烟叶;第Ⅱ类综合得分1.24~3.07,加工性能强,主要为上部烟叶;第Ⅲ类综合得分0.24~1.23,加工性能较强,主要为中偏上部烟叶;第Ⅳ类综合得分-0.83~0.23,加工性能适中,主要为中部烟叶。判别分析结果表明,其各类别的加工性能综合得分范围与聚类分析结果基本重合,对初始分组进行判别及交叉验证,其中初始分组正确率94.3%,交叉验证分组正确率91.3%。本研究为翠碧一号烤烟打叶复烤加工处理提供理论和数据支撑。 展开更多
关键词 翠碧一号 烤烟 理化特性 加工性能 主成分分析 数学模型 聚类分析 判别分析
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基于主成分分析和支持向量机的鲁棒稀疏线性判别分析方法 被引量：3
5
作者 鞠厦轶 吕开云 +1 位作者 龚循强 鲁铁定 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第26期11515-11523,共9页
线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)是一种基于监督学习的模式识别方法,在图像识别领域应用广泛。针对经典的LDA识别率不高、识别效率低以及鲁棒性不强的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA... 线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)是一种基于监督学习的模式识别方法,在图像识别领域应用广泛。针对经典的LDA识别率不高、识别效率低以及鲁棒性不强的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support vector machine,SVM)的鲁棒稀疏线性判别分析方法。通过ORL人脸图像库、YaleB人脸图像库、COIL20物体图像库和UCI机器学习库中部分图像集,将本文方法与线性判别分析、鲁棒线性判别分析、基于L1范数和巴氏距离的鲁棒线性判别分析、鲁棒自适应线性判别分析和鲁棒稀疏线性判别分析6种方法进行比较。实验结果表明,在ORL人脸库、COIL20物体库和UCI机器学习库中的部分图像集中,本文方法的识别率和识别效率均高于其他5种方法。在YaleB人脸库加入椒盐噪声的条件下,本文方法的识别率均值为81.35%,说明提出方法的识别率和鲁棒性均优于其他5种方法。 展开更多
关键词 鲁棒稀疏线性判别分析 主成分分析(PCA) 图像识别 监督分类 支持向量机(SVM)
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基于核主成分分析法的船舶中央冷却器状态评估
6
作者 吴小豪 邹永久 刘军朴 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第9期65-71,共7页
为实现船舶系统及设备的实时状态评估,基于船舶实际运行故障数据不易获得、数据结构非线性、数据量巨大以及噪声多等特征,本文采用核主成分分析法,以船舶中央冷却器为例,选择高斯核函数及不同核参数,仅利用高维的正常运行数据,在特征空... 为实现船舶系统及设备的实时状态评估,基于船舶实际运行故障数据不易获得、数据结构非线性、数据量巨大以及噪声多等特征,本文采用核主成分分析法,以船舶中央冷却器为例,选择高斯核函数及不同核参数,仅利用高维的正常运行数据,在特征空间中建立相应的核主成分评估模型,并对异常运行数据进行评估分析。评估结果表明,在合适的核参数下,核主成分分析法无需深入分析中央冷却器的结构与原理,即可快速有效地区分其非线性结构的正常运行数据和异常运行数据,其准确率优于常规主成分分析法,且其倒V字型的评估输出特性辨识度高,对微小故障较为敏感,非常适合用于突发性故障的早期识别。对于船舶机械设备而言,具有重要的工程实际应用意义。 展开更多
关键词 状态评估 核主成分分析法 核函数 非线性结构 突发性故障
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文蛤和斧文蛤的形态差异及判别分析
7
作者 张林浩 姚子航 +2 位作者 陈振国 朱蝉 王庆恒 《水产科技情报》 2025年第3期147-151,共5页
为快速、准确地鉴别文蛤(Meretrix meretrix)和斧文蛤(M.lamarckii),利用t检验、主成分分析和判别分析等3种多元统计分析方法,对文蛤和斧文蛤的贝壳形态性状差异进行了比较研究。结果显示,文蛤和斧文蛤的壳长、壳高、壳宽和韧带长之间... 为快速、准确地鉴别文蛤(Meretrix meretrix)和斧文蛤(M.lamarckii),利用t检验、主成分分析和判别分析等3种多元统计分析方法,对文蛤和斧文蛤的贝壳形态性状差异进行了比较研究。结果显示,文蛤和斧文蛤的壳长、壳高、壳宽和韧带长之间均为极显著相关(P<0.01),2个物种间的3个壳形比例性状(壳高/壳长、壳宽/壳长、韧带长/壳长)也存在极显著差异(P<0.01);主成分分析构建了2个主成分,主成分1(PC1)和主成分2(PC2)的贡献率分别为56.44%和32.55%,主成分散点图显示,文蛤与斧文蛤在PC1轴上的分布有明显差异;利用逐步判别法建立了2个物种的判别函数,判别准确率P_(1)为93.13%~96.24%,P_(2)为93.43%~96.06%,综合判别准确率为94.70%。 展开更多
关键词 文蛤 斧文蛤 形态差异 主成分分析 判别分析
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基于主成分分析和判别分析的白酒品牌鉴别方法 被引量：34
8
作者 霍丹群 张苗苗 +6 位作者 侯长军 秦辉 尹猛猛 沈才洪 张宿义 卢中明 张良 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S2期297-301,共5页
白酒的香气物质决定了白酒产品的差异。为了实现不同白酒产品的区分鉴别,提出了基于气相色谱分析技术结合模式识别实现白酒区分的方法。采集了7种产品共70个白酒样本的气相色谱数据,定性定量分析了己酸乙酯、乳酸乙酯等10种基本香气物... 白酒的香气物质决定了白酒产品的差异。为了实现不同白酒产品的区分鉴别,提出了基于气相色谱分析技术结合模式识别实现白酒区分的方法。采集了7种产品共70个白酒样本的气相色谱数据,定性定量分析了己酸乙酯、乳酸乙酯等10种基本香气物质的含量,并对测定的物质进行主成分分析,验证区分效果,最后利用线性判别法建立判别函数,对不同白酒进行区分。结果表明,2种分析方法均可用于区分不同白酒,主成分分析结果显示,前3个主成分累计贡献率为86.527%,能有效描述香气物质和产品之间的复杂关系;线性判别分析对所有样本均得到准确的判别,正确率为100%,对预测样本的正确判别率达93.9%,建立的判别函数能准确区分不同白酒。研究表明,利用气相色谱技术结合模式识别的方法可用于不同白酒的区分鉴别。 展开更多
关键词 气相色谱 风味 主成分分析 线性判别分析 白酒
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凡纳滨对虾各月龄性状的主成分与判别分析 被引量：34
9
作者 何铜 刘小林 +2 位作者 杨长明 黄皓 相建海 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期2134-2142,共9页
为了研究凡纳滨对虾各性状增长规律和判定最佳生长季节凡纳滨对虾的体格与月龄的关系,选择1～6月龄凡纳滨对虾各1000只,选择全长、体长、第一腹节背高、第三腹节背高、第一腹节背宽、头胸甲长和体重共7个性状,进行主成分与判别分析。结... 为了研究凡纳滨对虾各性状增长规律和判定最佳生长季节凡纳滨对虾的体格与月龄的关系,选择1～6月龄凡纳滨对虾各1000只,选择全长、体长、第一腹节背高、第三腹节背高、第一腹节背宽、头胸甲长和体重共7个性状,进行主成分与判别分析。结果表明:各月龄凡纳滨对虾性状之间均呈现显著的正相关(P<0.01),其中以全长与体长的相关性最为明显,1月龄凡纳滨对虾体重与形态性状的相关系数较小。各月龄凡纳滨对虾的主成分有所不同,1～2月龄凡纳滨对虾的第一主成分为长度因子,第二主成分为宽度因子,第三主成分为高度因子;3月龄凡纳滨对虾的第一主成分与1～2月龄凡纳滨对虾一致,但第二主成分为高度因子,第三主成分为体重因子;4～6月龄凡纳滨对虾的第一主成分为体重因子,第二主成分为高度因子,第三主成分为宽度因子。1～3月龄凡纳滨对虾形态性状的增长优先于体重,4～6月龄凡纳滨对虾体重优先于形态性状的增长。错过最佳生长季节的凡纳滨对虾的与体格大小相符的月龄可通过建立的判别式来判断,总的判别准确率为98.98%,其中2～4月龄凡纳滨对虾的判别准确率为100%。 展开更多
关键词 凡纳滨对虾 相关分析 主成分分析 判别分析
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基于主成分分析和判别分析的大米产地溯源 被引量：29
10
作者 张玥 王朝辉 +2 位作者 张亚婷 闵伟红 王艳辉 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期1-5,共5页
以提高矿物元素对大米产地溯源的稳定性和准确性,找寻表征小范围相似地域特性的溯源指标为目的。采用原子吸收光谱法(AAS)分析吉林省松原市三大主产区10个产地100个大米样品中的矿物元素含量,对所得矿物元素含量数据进行差异分析、判别... 以提高矿物元素对大米产地溯源的稳定性和准确性,找寻表征小范围相似地域特性的溯源指标为目的。采用原子吸收光谱法(AAS)分析吉林省松原市三大主产区10个产地100个大米样品中的矿物元素含量,对所得矿物元素含量数据进行差异分析、判别分析、主成分分析和聚类分析。试验结果实现了松原市三大主产区大米产地溯源,正确判别率为100%。松原市矿物元素溯源指标的筛选主成分分析结果:第一主成分主要由Zn、K、Mg、Na、Ca和Mn等6种元素构成,贡献率最大,占47.176%。判别分析验证主成分分析和聚类分析的准确性,其正确判别率为100%。利用矿物元素实现小范围产地溯源,并获得吉林省松原市溯源指标:Zn、K、Mg、Na、Ca和Mn 6种元素。 展开更多
关键词 稻米 溯源 矿物元素 主成分分析 判别分析
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基于主成分分析与Fisher判别分析法的矿井突水水源识别方法 被引量：86
11
作者 鲁金涛 李夕兵 +2 位作者 宫凤强 王希然 柳皎 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期109-115,共7页
为有效地预防矿井突水事故,及早识别突水水源是关键工作之一。根据矿井各含水层水化学成分的差异性,选取7种水化学成分指标作为突水水源识别的样本变量。在此基础上,采用主成分分析(PCA)与Fisher判别分析相结合的方法建立突水水源判别... 为有效地预防矿井突水事故,及早识别突水水源是关键工作之一。根据矿井各含水层水化学成分的差异性,选取7种水化学成分指标作为突水水源识别的样本变量。在此基础上,采用主成分分析(PCA)与Fisher判别分析相结合的方法建立突水水源判别模型。以新庄孜煤矿不同水层的水化学特征资料中的33个为学习样本,12个为预测样本,对该模型进行检验和应用,并与传统Fisher判别分析模型的结果进行比较。研究结果表明:利用PCA与Fisher突水水源判别模型能够有效地消除样本变量指标间的相互影响,使突水水源判别结果更加准确。 展开更多
关键词 FISHER判别分析 矿井突水 水源判别 主成分分析(PCA) 矿井水文地质
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基于主成分和多类判别分析的可见-红外光谱水蜜桃品种鉴别新方法 被引量：45
12
作者 李晓丽 胡兴越 何勇 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期417-420,共4页
提出了一种用可见-近红外漫反射光谱技术快速鉴别水蜜桃品种的新方法.应用可见-近红外光谱仪测定三个品种水蜜桃的光谱曲线,再用主成分分析法对不同品种样本进行聚类分析,获取了水蜜桃可见-近红外光谱的特征信息,同时结合多类判别分析... 提出了一种用可见-近红外漫反射光谱技术快速鉴别水蜜桃品种的新方法.应用可见-近红外光谱仪测定三个品种水蜜桃的光谱曲线,再用主成分分析法对不同品种样本进行聚类分析,获取了水蜜桃可见-近红外光谱的特征信息,同时结合多类判别分析技术建立水蜜桃品种鉴别的模型.对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析表明,以样本在第一主成分和第二主成分上的得分做出的二维散点图,对不同种类水蜜桃具有很好的聚类,能定性区分不同种类水蜜桃;经过主成分分析得到的前8个主成分的累积可信度已达94.38%,说明这8个变量能够代表绝大部分原始光谱的信息.从75个样本中随机抽取60个样本用于建立8个主成分变量的多类判别分析品种鉴别模型,余下的15个样本用于验证,准确率为100%.说明本文提出的方法具有明显的分类和鉴别作用. 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 水蜜桃 主成分分析 多类判别分析 鉴别
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马苏大麻哈鱼不同月龄表型性状的主成分与判别分析 被引量：8
13
作者 李培伦 刘伟 +1 位作者 王继隆 唐富江 《水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期707-713,共7页
为研究马苏大麻哈鱼不同月龄表型性状的生长规律及生长特征,并判定其最佳生长季节的规格与月龄之间的关系,对2~6月龄马苏大麻哈鱼的叉长、全长、体质量、头长、体高、眼径、尾柄长和尾柄高等8个表型性状进行主成分和判别分析。结果表明... 为研究马苏大麻哈鱼不同月龄表型性状的生长规律及生长特征,并判定其最佳生长季节的规格与月龄之间的关系,对2~6月龄马苏大麻哈鱼的叉长、全长、体质量、头长、体高、眼径、尾柄长和尾柄高等8个表型性状进行主成分和判别分析。结果表明,各月龄马苏大麻哈鱼表型性状之间多呈显著的正相关(P<0.05),2月龄和3月龄中个别性状之间呈现负相关,尤其3月龄眼径与其他各表型性状之间呈现明显的负相关或不显著相关(P>0.05),2~6月龄中叉长和全长之间的相关性最显著。各月龄马苏大麻哈鱼第一主成分均为增长、增加质量因子,2~3、5~6月龄马苏大麻哈鱼早期生长阶段第二主成分均为眼径因子,第三主成分为尾柄因子。整体来讲,马苏大麻哈鱼在增长、增加质量的同时,眼径也在不断增加,尾柄部的生长也在加速进行。通过建立判别函数来判断错过最佳生长季节马苏大麻哈鱼的规格与大小相符的月龄,判别分析结果表明,总的判别准确率为96.7%,其中2、3、5月龄判别准确率为100%。 展开更多
关键词 马苏大麻哈鱼 表型性状 主成分分析 判别分析
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不同月龄三角帆蚌形态性状及体重的主成分与判别分析 被引量：3
14
作者 张根芳 张文府 +5 位作者 罗雨 方爱萍 叶容晖 程霄玲 任岗 杨受保 《淡水渔业》 CSCD 北大核心 2018年第6期101-107,共7页
为了揭示三角帆蚌(Hyriopsis cumingii)不同月龄形态性状及体重的生长规律和最佳生长季节各性状与月龄的关系,选择2～13月龄三角帆蚌各60余只,对壳长、壳高、壳宽、全高和体重共5个性状,进行主成分与判别分析。结果显示:各月龄形态性状... 为了揭示三角帆蚌(Hyriopsis cumingii)不同月龄形态性状及体重的生长规律和最佳生长季节各性状与月龄的关系,选择2～13月龄三角帆蚌各60余只,对壳长、壳高、壳宽、全高和体重共5个性状,进行主成分与判别分析。结果显示:各月龄形态性状中壳长、壳高、全高之间的相关性较强,壳宽与它们的相关性相对较弱,其中与体重相关性最强的形态性状是壳长。不同月龄三角帆蚌的主成分基本相同,第一主成分皆为体重因子,其贡献率都在70. 53%以上,第二主成分都为宽度因子,其平均贡献率为9. 18%。运用逐步判别分析,建立了各月龄三角帆蚌的判别函数,总的判别准确率为61. 16%,其中2月龄的判别准确率P1最高为100%,3月龄的判别准确率P2最高为100%。 展开更多
关键词 三角帆蚌(Hyriopsis cumingii) 形态性状 体重 主成分分析 判别分析
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我国上市公司财务危机预警实证研究——基于主成分分析模型、线性判别模型和逻辑回归模型的比较分析 被引量：8
15
作者 吴芃 蔡秋萍 吴应宇 《河海大学学报（哲学社会科学版）》 2007年第4期31-34,共4页
以我国上市公司为研究对象，根据行业分类和总资产规模（相差在5％以内）选取了2001～2002年被ST的公司和正常公司各28家作为训练样本，2004年被趼的公司和正常公司各28家作为检验样本，运用3种独立的建模方法，分别建立了我国上市公司... 以我国上市公司为研究对象，根据行业分类和总资产规模（相差在5％以内）选取了2001～2002年被ST的公司和正常公司各28家作为训练样本，2004年被趼的公司和正常公司各28家作为检验样本，运用3种独立的建模方法，分别建立了我国上市公司的主成分分析预警模型、线性判别预警模型和逻辑回归预警模型。通过模型比较发现，逻辑回归模型的效果要优于另外两种模型。具有较高的判别准确率。实证研究表明，这种预警模型适用于各个行业，对中国企业的财务危机的预测与防范能起到一定的作用。 展开更多
关键词 财务预警 主成分分析 线性判别模型 逻辑回归模型
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基于主成分分析和线性判别的航空发动机状态监视 被引量：4
16
作者 周媛 左洪福 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1433-1437,共5页
利用航空发动机传感器数据对发动机状态进行监视,采用主成分分析(PCA)方法和线性判别法(LDA)对发动机传感器数据进行二次特征提取,按照最优近邻思想进行分类。将2008年IEEE PHM数据作为实验数据,将基于PCA和LDA的分类结果与基于PCA的分... 利用航空发动机传感器数据对发动机状态进行监视,采用主成分分析(PCA)方法和线性判别法(LDA)对发动机传感器数据进行二次特征提取,按照最优近邻思想进行分类。将2008年IEEE PHM数据作为实验数据,将基于PCA和LDA的分类结果与基于PCA的分类方法以及深度信念网(DBN)分类方法的结果进行了对比分析,结果表明,基于PCA和LDA方法的识别率综合最优且结构简单,对于工程应用该方法有效可行。 展开更多
关键词 航空发动机 状态监视 主成分分析 线性判别 深度信念网
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基于双层自适应集成残差主成分分析的复杂非线性过程监测
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作者 唐徐佳 卢伟鹏 颜学峰 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期88-96,共9页
多元统计监测方法常使用正常数据选取特征,而现实过程中,不同的故障将影响不同的特征,并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时,要想获得更好的故障检测能力,就需要聚集有效的故障敏感特征。本文提... 多元统计监测方法常使用正常数据选取特征,而现实过程中,不同的故障将影响不同的特征,并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时,要想获得更好的故障检测能力,就需要聚集有效的故障敏感特征。本文提出了一种双层自适应集成残差主成分分析(AERPCA)模型,其子模型包含不同的特征,并突出地呈现一个或多个相关故障。首先,根据正常数据计算主成分分析(PCA)特征,利用不同特征构建线性子模型和相应的残差空间。考虑到残差空间的非线性特性及有效特征更为分散,采用核PCA(KPCA)提取不同的特征并组成同一残差空间下不同KPCA子模型。然后,利用贝叶斯方法获取集成KPCA子模型,完成各残差空间的划分和集成。最后,在主空间中获得多个线性子模型以及在残差空间中获得多个集成的非线性子模型后,利用滑动窗口确定当前时刻监控效果最好的模型。采用田纳西-伊士曼过程验证了AERPCA的有效性。 展开更多
关键词 集成学习 自适应过程 核主成分分析 非线性过程监测 故障诊断
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太赫兹时域光谱结合主成分分析线性判别和支持向量机用于大黄样品鉴定（英文） 被引量：9
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作者 汪景荣 张卓勇 +2 位作者 杨玉平 相玉红 Peter de B.HARRINGTON 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1606-1611,共6页
太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)结合主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)和支持向量机(SVM)用于正品大黄样品的鉴定。在时域测量41个大黄样品的太赫兹时域透射光谱,然后将这些时域信号转换成频域的吸收系数系数。根据样本的吸收系数建立了... 太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)结合主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)和支持向量机(SVM)用于正品大黄样品的鉴定。在时域测量41个大黄样品的太赫兹时域透射光谱,然后将这些时域信号转换成频域的吸收系数系数。根据样本的吸收系数建立了主成分分析-线性判别分析和支持向量机的定性分类模型,并对正品和非正品大黄样本的分类模型进行了交叉验证。模型的预测能力和稳定性使用自助拉丁配分进行评价,使用50次自助拉丁配分,配分数为4。使用主成分分析-线性判别分析和支持向量机均得到了满意的结果。提出的方法证明是一种方便、无污染、准确和无需化学处理的鉴定大黄样本的方法。该文提出的步骤可以应用于其他中草药分类和生产的质量控制。 展开更多
关键词 主成分分析-线性判别分析 支持向量机 太赫兹时域光谱 大黄
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应用主成分和判别分析的红外光谱法快速鉴别酸败植物油 被引量：2
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作者 周俊 张军 +3 位作者 谢梦圆 陈哲 汪勇 关贺元 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期53-56,共4页
通过收集并分析40个合格植物油和44个酸败植物油的傅里叶变换红外光谱,选取25个合格植物油和39个酸败植物油组成训练集,利用主成分分析获得累积可信度95%的三个主成分及对应的1743~1710cm^-1、1172~1130cm^-1、2945~2844cm^-1、1728~168... 通过收集并分析40个合格植物油和44个酸败植物油的傅里叶变换红外光谱,选取25个合格植物油和39个酸败植物油组成训练集,利用主成分分析获得累积可信度95%的三个主成分及对应的1743~1710cm^-1、1172~1130cm^-1、2945~2844cm^-1、1728~1689cm^-1、2987~2840cm^-1和1731~1660cm^-1对植物油酸败最为敏感的光谱波数范围。在主成分分析的基础上,选取对植物油酸败敏感的波段,利用训练集建立鉴别植物油酸败判别分析模型。采用验证集20个样品验证判别分析模型,判别正确率达100%。主成分结合判别分析的红外光谱法能快速、准确、无损地区分合格植物油和酸败植物油。 展开更多
关键词 植物油酸败鉴别 主成分分析 判别分析 傅里叶变换红外光谱
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中华鳖鄱阳湖品系和黄沙品系及其杂交后代的主成分分析和判别分析 被引量：4
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作者 阙江龙 付辉云 +2 位作者 张燕萍 习宏斌 贺刚 《安徽农业科学》 CAS 2022年第8期77-80,共4页
通过测量中华鳖黄沙品系、鄱阳湖品系及其杂交后代的9项形态学性状,采用主成分分析和逐步判别分析方法比较不同品系中华鳖的外部形态特征。主成分分析表明,构建的3个主成分累计贡献率为73.60%,第一、二、三主成分分别反映体型特征、裙... 通过测量中华鳖黄沙品系、鄱阳湖品系及其杂交后代的9项形态学性状,采用主成分分析和逐步判别分析方法比较不同品系中华鳖的外部形态特征。主成分分析表明,构建的3个主成分累计贡献率为73.60%,第一、二、三主成分分别反映体型特征、裙边特征和眼部特征,方差贡献率分别为38.36%、24.20%和11.04%。利用逐步判别分析法创建了3个品系的判别函数,初始验证判别准确率分别为73.3%、76.7%和66.7%。受遗传因素的影响,杂交鳖与亲本鳖的误判率较高。判别分析显示,中华鳖黄沙品系和鄱阳湖品系的初始验证判别准确率分别为93.3%和96.7%。该研究证实了体型、裙边等因子是影响中华鳖生长的重要指标,建立的中华鳖黄沙品系和鄱阳湖品系判别方程效果良好,为中华鳖黄沙品系与鄱阳湖品系亲本的杂交选育提供了理想的测量指标和理论依据。 展开更多
关键词 中华鳖 形态分析 主成分分析 判别分析
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