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主成分分析应用(Ⅲ)——主成分判别分析
1
作者
胡良平
《四川精神卫生》
2018年第2期136-138,共3页
本文目的是介绍主成分判别分析的概念、作用以及用软件实现计算的方法。判别分析方法很多,本文仅介绍基于"主成分变量"和"距离"的判别分析方法。本文的结果提示:基于"主成分变量"或"原变量"的...
本文目的是介绍主成分判别分析的概念、作用以及用软件实现计算的方法。判别分析方法很多,本文仅介绍基于"主成分变量"和"距离"的判别分析方法。本文的结果提示:基于"主成分变量"或"原变量"的判别分析结果是相同的。这一结论是否意味着对所有的数据集都成立,有待进一步研究。
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关键词
主成分判别分析
距离
后验概率
贝叶斯统计
机器学习
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职称材料
SERS结合PCA-LDA分析鉴别鸡肉中硝基呋喃类代谢物的混合残留
被引量:
1
2
作者
郭红青
刘木华
+4 位作者
袁海超
赵进辉
陶进江
陈健
徐宁
《食品与机械》
北大核心
2019年第12期96-99,共4页
以纳米Au溶胶和NaCl溶液为活性增强基底,对鸡肉中残留的两种呋喃它酮代谢物(AMOZ)和呋喃妥因代谢物(AHD)进行表面增强拉曼光谱(SERS)快速检测技术研究。采用自适应迭代惩罚最小二乘法消除原始数据中的背景干扰,应用标准归一化进行光谱...
以纳米Au溶胶和NaCl溶液为活性增强基底,对鸡肉中残留的两种呋喃它酮代谢物(AMOZ)和呋喃妥因代谢物(AHD)进行表面增强拉曼光谱(SERS)快速检测技术研究。采用自适应迭代惩罚最小二乘法消除原始数据中的背景干扰,应用标准归一化进行光谱预处理,并结合主成分—线性判别方法(PCA-LDA)建立识别模型,得出模型校正集的判别正确率为90.48%,预测集的判别正确率为94.29%。研究表明,SERS技术与PCA-LDA相结合可以有效地鉴别出鸡肉样本中残留的AMOZ和AHD。
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关键词
表面增强拉曼光谱法
主
成分
—线性
判别分析
鸡肉
呋喃它酮代谢物
呋喃妥因代谢物
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职称材料
题名
主成分分析应用(Ⅲ)——主成分判别分析
1
作者
胡良平
机构
军事科学院研究生院
世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会
出处
《四川精神卫生》
2018年第2期136-138,共3页
基金
国家高技术研究发展计划课题资助(2015AA020102)
文摘
本文目的是介绍主成分判别分析的概念、作用以及用软件实现计算的方法。判别分析方法很多,本文仅介绍基于"主成分变量"和"距离"的判别分析方法。本文的结果提示:基于"主成分变量"或"原变量"的判别分析结果是相同的。这一结论是否意味着对所有的数据集都成立,有待进一步研究。
关键词
主成分判别分析
距离
后验概率
贝叶斯统计
机器学习
Keywords
Principal components discrimination analysis
Distance
Posterior probability
Bayesian statistics
Machine learning
分类号
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
SERS结合PCA-LDA分析鉴别鸡肉中硝基呋喃类代谢物的混合残留
被引量:
1
2
作者
郭红青
刘木华
袁海超
赵进辉
陶进江
陈健
徐宁
机构
江西农业大学工学院
江西农业大学生物光电及应用重点实验室
出处
《食品与机械》
北大核心
2019年第12期96-99,共4页
基金
国家自然科学基金项目(编号:31660485)
江西省教育厅科技计划项目(编号:GJJ160350)
文摘
以纳米Au溶胶和NaCl溶液为活性增强基底,对鸡肉中残留的两种呋喃它酮代谢物(AMOZ)和呋喃妥因代谢物(AHD)进行表面增强拉曼光谱(SERS)快速检测技术研究。采用自适应迭代惩罚最小二乘法消除原始数据中的背景干扰,应用标准归一化进行光谱预处理,并结合主成分—线性判别方法(PCA-LDA)建立识别模型,得出模型校正集的判别正确率为90.48%,预测集的判别正确率为94.29%。研究表明,SERS技术与PCA-LDA相结合可以有效地鉴别出鸡肉样本中残留的AMOZ和AHD。
关键词
表面增强拉曼光谱法
主
成分
—线性
判别分析
鸡肉
呋喃它酮代谢物
呋喃妥因代谢物
Keywords
surface-enhanced Raman spectroscopy(SERS)
principle component analysis-linear discriminant analysis(PCA-LDA)
chicken
AMOZ
AHD
分类号
O65 [理学—分析化学]
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作者
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1
主成分分析应用(Ⅲ)——主成分判别分析
胡良平
《四川精神卫生》
2018
0
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职称材料
2
SERS结合PCA-LDA分析鉴别鸡肉中硝基呋喃类代谢物的混合残留
郭红青
刘木华
袁海超
赵进辉
陶进江
陈健
徐宁
《食品与机械》
北大核心
2019
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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