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基于主成分分析法构建尼罗罗非鱼一般抗病力的评估模型
1
作者 刘洪 刘志刚 +9 位作者 唐程林 朱伟娟 梁德进 黄维 曹明 王章 曹建萌 衣萌萌 王淼 可小丽 《中国畜牧兽医》 北大核心 2025年第10期4830-4843,共14页
【目的】探讨不同群体尼罗罗非鱼抗病力的差异,并建立一般抗病力评估模型,为筛选罗非鱼对一般病原和不良环境具有整体耐受能力的抗性新表型奠定基础。【方法】以抗链球菌病选育过程中同期产苗的5个混合家系尼罗罗非鱼(A~E群体)为研究对... 【目的】探讨不同群体尼罗罗非鱼抗病力的差异,并建立一般抗病力评估模型,为筛选罗非鱼对一般病原和不良环境具有整体耐受能力的抗性新表型奠定基础。【方法】以抗链球菌病选育过程中同期产苗的5个混合家系尼罗罗非鱼(A~E群体)为研究对象,检测比较了各群体共150尾鱼体的血清免疫指标,包括超氧化物歧化酶(SOD)、酸性磷酸酶(ACP)、碱性磷酸酶(AKP)、补体3(C3)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、γ-干扰素(IFN-γ)、免疫球蛋白M(IgM)及鳃部免疫球蛋白T(IgT)的变化,同时综合各免疫指标数据,采用主成分分析法和聚类分析法对各群体的一般抗病力进行建模评估。【结果】各免疫指标在不同罗非鱼群体中的变异系数为10.18%~78.17%。其中ACP与AKP、C3、IFN-γ、IgT之间,AKP与C3、IFN-γ、IgT之间,C3与TNF-α、IFN-γ、IgT之间,TNF-α与IFN-γ、IgT之间,IFN-γ与IgT之间,IgM与SOD之间均为显著或极显著正相关(P<0.05;P<0.01)。根据方差贡献率大小排序选择前5个主成分进行分析,结果表明,其累计方差贡献率达到85.422%。在此基础上,构建罗非鱼一般抗病力的评估模型:f_(i)=0.006Zx_(1)+0.056Zx_(2)+0.054Zx_(3)+0.221Zx_(4)+0.282Zx_(5)+0.232Zx_(6)+0.259Zx_(7)+0.082Zx_(8)。模型评估结果显示,5个尼罗罗非鱼群体的一般抗病力大小排序为:E(0.694)>D(0.537)>C(-0.052)>A(-0.475)>B(-0.704)。聚类分析表明,D、E群体聚为一支,A、B、C群体聚为一支。无乳链球菌攻毒及脾脏病理切片验证发现,各群体的抗病力强弱与其模型评估的结果基本一致,即模型评估得分越高,抗病力越强。【结论】尼罗罗非鱼一般抗病力具有群体差异性,且根据其一般抗病力的差异构建抗病力评估模型具有可行性,本试验结果可为罗非鱼种质资源的开发利用和抗病遗传育种提供参考。 展开更多
关键词 尼罗罗非鱼 一般抗病力 群体差异 主成分分析(pca) 综合评价
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基于主成分分析法和改进随机森林算法的锚泊安全性评价
2
作者 张宇航 史国友 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期60-67,103,共9页
针对传统锚泊安全评价方法存在的模糊性和局限性问题,提出一种基于真实数据的客观评价方法,以提高评价的准确性和可靠性。基于国内外多个组织的锚泊事故报告以及船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)和船舶交通管理系... 针对传统锚泊安全评价方法存在的模糊性和局限性问题,提出一种基于真实数据的客观评价方法,以提高评价的准确性和可靠性。基于国内外多个组织的锚泊事故报告以及船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)和船舶交通管理系统(vessel traffic services,VTS)提供的信息,建立锚泊安全评价指标体系,并构建锚泊船的小规模数据集。运用主成分分析法(principal component analysis,PCA)得出综合影响因子,再通过基于样本增量学习的随机森林(incremental sample-based random forest,ISRF)算法得出锚泊安全指数,并开发锚泊安全评估软件,使评价过程更加便捷、高效。实例验证表明,PCA与ISRF算法结合的方法不仅能准确评价锚泊安全性,还能快速得出评价结果,满足船舶在抛锚前对锚泊安全性进行快速、准确评估的要求。 展开更多
关键词 锚泊安全评价 随机森林 增量学习 主成分分析法(pca)
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基于核方法和主成分分析(PCA)的探地雷达目标特征提取新方法 被引量：4
3
作者 胡进峰 周正欧 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第6期581-584,共4页
常用探地雷达目标特征提取方法LDA(又称为FDA)直接在低维的探地雷达数据空间提取探地雷达目标特征, 提取的探地雷达目标特征的区分度小;常用的正则化技术存在正则化参数选取困难的问题。本文提出先通过基于核方法的 非线性变换把低维的... 常用探地雷达目标特征提取方法LDA(又称为FDA)直接在低维的探地雷达数据空间提取探地雷达目标特征, 提取的探地雷达目标特征的区分度小;常用的正则化技术存在正则化参数选取困难的问题。本文提出先通过基于核方法的 非线性变换把低维的探地雷达样本数据投影到高维空间,然后在高维空间中用PCA对奇异的核矩阵降维重建,最后对重 建后的非奇异核矩阵用LDA提取探地雷达目标特征。对实测数据的对比处理分析表明,本文所提探地雷达目标特征提取 方法优于其它方法。 展开更多
关键词 探地雷达 特征提取 核方法 主成分分析(pca) 正则化技术 正则化参数
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基于主成分方法研究钢纤维增强混凝土劈裂破坏的损伤机制 被引量：1
4
作者 李涛 任会兰 +2 位作者 宁建国 宋水舟 檀日晶 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期221-231,共11页
研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制,对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统,采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m 3)劈裂破坏过程中的声发射信号,并结合主成分分析法和k-me... 研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制,对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统,采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m 3)劈裂破坏过程中的声发射信号,并结合主成分分析法和k-means聚类算法,对混凝土和钢纤维混凝土的损伤特征进行分析。结果表明,钢纤维的加入抑制了混凝土中裂纹扩展,有效地改善了混凝土的峰后韧性;声发射计数和能量参数变化特征反映了钢纤维混凝土试件宏观变形、破坏的细观损伤演化过程。最后,识别出了钢纤维混凝土中砂浆基体开裂和钢纤维拉拔的两种损伤机制。与砂浆基体开裂相比,钢纤维拉拔产生的声发射信号具有计数高、幅值高、能量强和持续时间长的特征。 展开更多
关键词 钢纤维增强混凝土(SFRC) 声发射技术 主成分分析(pca) K-MEANS聚类
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基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断 被引量：6
5
作者 胡小晨 郭宁 +1 位作者 沈拓 董德存 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-40,共6页
针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约... 针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约特征值的改进深度森林模型提高数据处理能力,增强模型内在特征代表性。结果表明,改进深度森林模型故障诊断准确率为97.62%,验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 S700K转辙机 主成分分析(pca) 深度森林(gcForest)算法
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基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归的红枣产量预测 被引量：4
6
作者 李晋泽 赵素娟 +3 位作者 李宁 李俊成 刘森 马继东 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第4期1425-1432,共8页
随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,以山西省1993—2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal compone... 随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,以山西省1993—2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal component analysis-fruit fly optimization algorithm-support vector regression,PCA-FOA-SVR)的红枣产量预测模型。首先利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对数据进行降维处理,以5维的指标作为输入变量,产量作为输出变量;其次以支持向量机回归(support vector regression,SVR)为基础模型,利用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对SVR参数惩罚因子c和核函数参数g进行寻优,构建PCA-FOA-SVR模型。对试验结果进行验证。发现PCA-FOA-SVR的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、决定系数R 2分别为3.11、3.01、0.96,SVR的各指标分别为5.33、4.07、0.9,分别提高了41.7%、26%、6.7%,最后通过GM(1,1)对各维度的数据进行预测,利用PCA-FOA-SVR模型对未来10年山西省红枣产量进行预测,结果显示在2025年红枣产量会达到一个峰值,对后续相关研究提供了一定的科学依据。 展开更多
关键词 红枣产量预测 支持向量机回归(SVR) 果蝇算法(FOA) 主成分分析(pca)
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基于PCA-BP神经网络的应急响应物资精准需求预测模型构建——以地震灾害响应初期的灾民生活物资需求为例
7
作者 李尧远 曲政澍 《灾害学》 北大核心 2025年第4期31-36,共6页
为提升灾害应急响应能力,实现响应初期应急物资精准供给,保障灾民基本生活需求,该文以我国部分地震灾害为例,收集地震数据,以紧急转移安置人口数量为预测目标,选取相关地震指标为影响因素,构建基于主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网... 为提升灾害应急响应能力,实现响应初期应急物资精准供给,保障灾民基本生活需求,该文以我国部分地震灾害为例,收集地震数据,以紧急转移安置人口数量为预测目标,选取相关地震指标为影响因素,构建基于主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络的紧急转移安置人口数量预测模型。在此基础上,结合紧急转移安置人口数量与灾民生活物资需求的关系,建立物资需求预测模型。结果表明:该模型在在紧急转移安置人口预测方面具有更高的精度,能够较为准确估算紧急转移安置人口数量;在生活物资需求预测方面,经算例验证,该模型具备一定实践价值,可为应急响应初期的物资配置决策提供科学依据。 展开更多
关键词 应急响应 需求预测 地震 主成分分析法(pca) 反向(BP)神经网络
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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
8
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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矩阵数据基于鲁棒主成分分析的距离加权判别分析 被引量：1
9
作者 葛焌迟 赵为华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2073-2079,共7页
距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩... 距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩阵数据鲁棒距离加权判别(RDWD-2D)模型。特别地,该模型以有监督的方式对数据矩阵进行鲁棒主成分分析,并同步实现干净数据的恢复与分类。在MNIST和COIL20数据集上的实验结果表明,针对有噪声污染或数据缺失的矩阵数据,与DWD-2D、RPCA+DWD等模型相比,RDWD-2D模型有最好的数据恢复能力和最高的分类准确率;同时RDWD-2D模型对于数据污染度也有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 鲁棒分类模型 距离加权判别(DWD) 矩阵数据 主成分分析(pca)
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星云湖污染源的主成分分析（PCA）研究
10
作者 杨中宝 李朝峰 吕伟 《云南农业科技》 2006年第B10期21-24,共4页
测定了星云湖底泥沉积物中的重金属、TP、TN和有机质含量。主成分分析结果表明，前4个主成分的贡献率分别为31．831％、19．588％、16．481％、11．058％，第一主成分以TP、Pb的载荷最高，其次为Pb、Cd、Cr、As及TP；第二主成分以有机质... 测定了星云湖底泥沉积物中的重金属、TP、TN和有机质含量。主成分分析结果表明，前4个主成分的贡献率分别为31．831％、19．588％、16．481％、11．058％，第一主成分以TP、Pb的载荷最高，其次为Pb、Cd、Cr、As及TP；第二主成分以有机质、Fe、Cu等元素载荷为主；第三和第四主成分以TN的载荷最高。表明星云湖的污染主要来源于工业污染、农业污染、有机质降解过程。 展开更多
关键词 污染源 主成分分析(pca) 星云湖 沉积物
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51份黄瓜种质资源的果实质地分析及评价 被引量：1
11
作者 丁银 侯栋 +5 位作者 张东琴 陶海霞 岳宏忠 李亚莉 颉建明 王仕宝 《甘肃农业大学学报》 北大核心 2025年第1期128-137,共10页
【目的】通过对51份黄瓜种质资源质地数据分析,建立统一、标准的黄瓜果肉质地评价方法,以期为黄瓜食用品质评价和高品质育种提供理论依据。【方法】通过质构仪对51份黄瓜种质资源的黄瓜果实硬度、粘力、粘性、弹性、内聚性、咀嚼性等进... 【目的】通过对51份黄瓜种质资源质地数据分析,建立统一、标准的黄瓜果肉质地评价方法,以期为黄瓜食用品质评价和高品质育种提供理论依据。【方法】通过质构仪对51份黄瓜种质资源的黄瓜果实硬度、粘力、粘性、弹性、内聚性、咀嚼性等进行测定,并对相关指标进行主成分分析、相关性分析和聚类分析,并进行品尝试验,得出综合评价评分,筛选优质黄瓜。【结果】对黄瓜纵向面测试,其质地指标硬度、粘性、弹性、胶着性、内聚性、咀嚼性间均无显著差异,用黄瓜横切面测试,其质地指标有显著差异(P<0.05);通过对51份黄瓜样品主成分分析,累计方差贡献率达80.07%,建立黄瓜质地品质评价模型Y=0.606×Y_(1)+0.195×Y_(2),并计算综合得分,且得分与口感评价排序基本相同。通过聚类分析将供试品种分为4类:优等品质类群、良等品质类群、中等品质类群和差等品质类群。而对同一品种春季优于冬季质地品质。【结论】黄瓜果实纵向果肉均匀一致,在一定范围内任取一点,可代表整条黄瓜质地特性,得出质地品质好的品种有H21、H29、H23、H3、H30,得出黄瓜种质资源中质地品质好的类群是优等品质类群和良等品质类群。 展开更多
关键词 黄瓜 全质构分析(TPA) 主成分分析(pca) 聚类分析 综合评价
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不相交主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)用于差异表达基因的识别 被引量：1
12
作者 苏振强 HONG Hui—Xiao +3 位作者 TONG Wei-Da PERKINS Roger 邵学广 蔡文生 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1640-1644,共5页
建立了一种基于不相交主成分分析(Disjoint PCA)和遗传算法(GA)的特征变量选择方法,并用于从基因表达谱(Gene expression profiles)数据中识别差异表达的基因.在该方法中,用不相交主成分分析评估基因组在区分两类不同样品时的区分能力;... 建立了一种基于不相交主成分分析(Disjoint PCA)和遗传算法(GA)的特征变量选择方法,并用于从基因表达谱(Gene expression profiles)数据中识别差异表达的基因.在该方法中,用不相交主成分分析评估基因组在区分两类不同样品时的区分能力;用GA寻找区分能力最强的基因组;所识别基因的偶然相关性用统计方法评估.由于该方法考虑了基因间的协同作用更接近于基因的生物过程,从而使所识别的基因具有更好的差异表达能力.将该方法应用于肝细胞癌(HCC)样品的基因芯片数据分析,结果表明,所识别的基因具有较强的区分能力,优于常用的基因芯片显著性分析(Significance analysis of microarrays,SAM)方法. 展开更多
关键词 基因芯片 主成分分析(pca) 遗传算法(GA) 基因芯片显著性分析(SAM) 偶然相关
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4种不同品种玫瑰精油的检测及成分分析 被引量：2
13
作者 陶永霞 安比芳 +2 位作者 陈创业 乔桂芳 冯作山 《中国调味品》 CAS 北大核心 2024年第8期149-154,共6页
试验以大马士革玫瑰、紫枝玫瑰、丰花玫瑰、苦水玫瑰为研究对象,利用水蒸气蒸馏法从4种玫瑰中提取精油,采用气相色谱-质谱法(GC-MS)对不同品种玫瑰精油挥发性物质进行定性定量分析,并通过主成分分析(PCA)和聚类分析(CA)对玫瑰精油进行... 试验以大马士革玫瑰、紫枝玫瑰、丰花玫瑰、苦水玫瑰为研究对象,利用水蒸气蒸馏法从4种玫瑰中提取精油,采用气相色谱-质谱法(GC-MS)对不同品种玫瑰精油挥发性物质进行定性定量分析,并通过主成分分析(PCA)和聚类分析(CA)对玫瑰精油进行判定、区分和聚集。结果表明,GC-MS检测得到玫瑰精油含有65种挥发性物质,对其进行主成分分析,可以简化为3个主成分,前两个主成分的累计方差贡献率为81.952%,可反映玫瑰的大部分信息,通过主成分分析将4种玫瑰精油分为两大类:大马士革玫瑰精油和紫枝玫瑰精油为一类,丰花玫瑰精油和苦水玫瑰精油为一类。不同玫瑰品种挥发性物质组成多样,该研究以期为今后的精油提取和分析提供一定的理论基础。 展开更多
关键词 4种玫瑰精油 水蒸气蒸馏法 气相色谱-质谱法(GC-MS) 主成分分析(pca) 聚类分析(CA)
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基于PCA和聚类分析方法对云南不同茶区晒青毛茶生化成分分析 被引量：12
14
作者 杨雪梅 刘莹亮 +3 位作者 李家华 王智慧 赵建锐 李梅 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2021年第3期236-240,共5页
为研究云南不同茶区28份晒青毛茶生化成分以及类群之间的差异性,采用常规法和高效液相色谱法分析了28份晒青毛茶的主要生化成分,利用主成分分析法和聚类分析法,对28份晒青毛茶进行类群划分。结果表明,儿茶素、表儿茶素、表没食子儿茶素... 为研究云南不同茶区28份晒青毛茶生化成分以及类群之间的差异性,采用常规法和高效液相色谱法分析了28份晒青毛茶的主要生化成分,利用主成分分析法和聚类分析法,对28份晒青毛茶进行类群划分。结果表明,儿茶素、表儿茶素、表没食子儿茶素作为28份晒青毛茶样的主要生化成分,其变异系数分别为56.88%、36.41%和49.52%,多样性指数分别为1.91、1.91和1.97,说明供试样在非酯型儿茶素组成及表现上更加丰富。将供试样划分为6个类群,并且类群之间生化成分含量存在一定差异。 展开更多
关键词 晒青毛茶 生化成分 主成分分析(pca) 聚类分析
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基于主成分降维的海面散射系数快速预测方法
15
作者 刘悦 董春雷 +1 位作者 孟肖 郭立新 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期21-28,共8页
海面电磁散射特性与海浪参数、雷达参数等多种影响因素存在复杂的依赖关系,传统大场景海面电磁散射预测模型在面临多参数高维度映射时容易出现过拟合问题,选择合适的降维方法和模型参数是提高模型性能的有效手段。本文提出了一种基于主... 海面电磁散射特性与海浪参数、雷达参数等多种影响因素存在复杂的依赖关系,传统大场景海面电磁散射预测模型在面临多参数高维度映射时容易出现过拟合问题,选择合适的降维方法和模型参数是提高模型性能的有效手段。本文提出了一种基于主成分分析(principal components analysis,PCA)降维的海面电磁散射快速预测方法。首先,利用文氏海谱和海面电磁散射模型构建后向散射系数仿真数据集;然后,引入PCA法降低仿真参数维度,提取主要特征;最后,基于最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)建立非线性回归模型,输入降维数据进行预测,并评估预测结果的精度。通过对比不同降维比例的预测结果,分析了主成分降维对模型性能的影响。结果表明,对仿真参数进行适当降维能够显著增加模型精度,提升模型的解释能力。当降维比例为25%左右时模型精度达到最优,当降维比例大于40%时模型精度显著下降,不利于海面电磁散射预测。 展开更多
关键词 主成分分析(pca) 海面电磁散射预测 最小二乘支持向量回归机(LSSVR) 半确定性面元法 参数降维
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基于GRA-PCA的英国渔船安全事故致因分析
16
作者 李潇阳 任玉清 黄应邦 《中国渔业质量与标准》 2024年第5期26-33,共8页
海洋捕捞业是目前国际上公认最危险的职业之一,整体行业危险性一直居高不下,渔船事故率和船员死亡率也远超其他行业。本研究以英国渔船安全事故为研究对象,通过收集英国权威机构公开发布的渔船事故资料,将涉及到的人为因素分成瞭望过失... 海洋捕捞业是目前国际上公认最危险的职业之一,整体行业危险性一直居高不下,渔船事故率和船员死亡率也远超其他行业。本研究以英国渔船安全事故为研究对象,通过收集英国权威机构公开发布的渔船事故资料,将涉及到的人为因素分成瞭望过失、操纵过失、驾驶过失、船艺过失、疲劳过失和检测过失6大类,运用灰色关联度分析(GRA)和主成分分析(PCA)相结合的方法,对造成渔船事故发生的人为因素进行分析,计算各项人为因素的关联度,探讨人为因素在渔船事故中的重要性和关联性。该方法能够对造成英国渔船事故发生的各类人为因素进行直观计算,并清晰呈现各类人为因素所占比重,最终得到影响渔船事故发生的主要人为因素为瞭望过失,明确了安全瞭望在船员工作中的重要性,从而对中国渔船安全生产提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 渔船安全 人为因素 关联度 灰色关联度分析(GRA) 主成分分析(pca) 英国
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沙颍河流域丰水期地表水水化学特征及主要离子来源分析
17
作者 刘健 廉勇 +4 位作者 苏绘梦 刘运涛 卢玮 吴洋洋 李川 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第4期224-234,共11页
沙颍河是淮河的最大支流,其地表水水化学特征及主要离子来源的研究对于理解整个淮河流域的水化学组成与演化至关重要。采集该流域2020年8月丰水期不同河段的41组河水样本,通过水化学特征分析、主成分分析和离子比值等方法,识别了水体主... 沙颍河是淮河的最大支流,其地表水水化学特征及主要离子来源的研究对于理解整个淮河流域的水化学组成与演化至关重要。采集该流域2020年8月丰水期不同河段的41组河水样本,通过水化学特征分析、主成分分析和离子比值等方法,识别了水体主要离子来源。结果表明:沙颍河流域上游河段阳离子当量浓度顺序为Ca^(2+)>Na^(+)>Mg^(2+)>K^(+),阴离子当量浓度顺序为HCO_(3)^(-)>SO_(4)^(2-)>Cl^(-)>NO_(3)^(-),中下游阳离子当量浓度顺序为Na^(+)>Ca^(2+)>Mg^(2+)>K^(+),阴离子当量浓度顺序为HCO_(3)^(-)>Cl^(-)>SO_(4)^(2-)>NO_(3)^(-),从上游至下游Cl^(-)/SO_(4)^(2-)值逐渐增大,沙颍河的汇入直接影响了淮河水化学组分的变化;水化学组合受岩石风化作用和人类活动的双重影响,离子主要来源于硅酸盐岩和碳酸盐岩的溶解作用,颍河上游及沙河主要离子来源受控于表层风化岩石矿物的溶解,沙颍河干流中下游、贾鲁河及颍河下游河水受到人类活动污染与硅酸盐岩溶解的影响;水体中存在明显的正向阳离子交换作用,从上游至中下游水体中Na^(+)、K^(+)浓度升高而Ca^(2+)、Mg^(2+)浓度降低。该研究阐明了研究区主要离子的来源及下游人为输入对地表水水化学组分的影响,为流域水污染治理提供了科学依据。 展开更多
关键词 沙颍河流域 水化学 主成分分析(pca) 离子来源 人类活动
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基于快速蒸发电离质谱法快速鉴别纺织品纤维成分
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作者 高海燕 尚宇瀚 +4 位作者 赵钢 葛运程 王松莹 吕悦广 马强 《质谱学报》 北大核心 2025年第5期591-601,I0003,共12页
本研究建立了电烙铁灼烧-快速蒸发电离质谱法,以实现对纺织品质谱数据的快速采集。通过电烙铁直接灼烧样品表面产生烟气,供快速蒸发电离质谱系统分析,无需样品前处理,操作简便,单次数据采集用时仅4~5 s。经优化,该方法可产生稳定的质谱... 本研究建立了电烙铁灼烧-快速蒸发电离质谱法,以实现对纺织品质谱数据的快速采集。通过电烙铁直接灼烧样品表面产生烟气,供快速蒸发电离质谱系统分析,无需样品前处理,操作简便,单次数据采集用时仅4~5 s。经优化,该方法可产生稳定的质谱信号,能够满足质谱分析的重复性要求。使用本方法采集7类39种经鉴定的纺织品标准样品质谱数据共359组,组成了包含4 500个变量(m/z值)的纤维成分质谱数据集。将数据集导入LiveID软件,建立主成分分析-线性判别分析相结合(PCA-LDA)预测模型,用于对7类纺织品纤维成分进行分类。所得模型经五折交叉验证,误判率为2.23%;其对棉、蚕丝、聚酯纤维和锦纶的分类准确率、精确度、召回率和F1分数均大于99%,对羊毛不低于90%,对氨纶、腈纶不低于75%,基本满足快速鉴别要求。结合模型变量重要性分析与Progenesis QI软件筛选结果,识别出分别属于7类纤维的29个特征碎片离子。将训练的PCALDA模型应用于20种纺织品实际样品的纤维种类鉴别,得到的结果与样品宣称及人工鉴定的纤维成分一致。该方法可为服装、家用纺织品等产品或面料的真实属性.鉴别与品质评价提供技术参考。 展开更多
关键词 快速蒸发电离质谱(REIMS) 主成分分析(pca) 线性判别分析(LDA) 纤维成分 快速鉴别
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PCA与叙事设计的传统工艺文创产品设计研究
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作者 刘钊 《家具与室内装饰》 北大核心 2025年第7期84-89,共6页
研究提出PCA与叙事设计双轨驱动的方法,构建了传统工艺文创产品设计的创新框架。通过PCA的量化解析和叙事设计的文化转译,结合形态重构、色彩叙事及交互赋能的三元策略,系统性地实现了传统工艺文化基因的“可量化解析-可感知转译-可场... 研究提出PCA与叙事设计双轨驱动的方法,构建了传统工艺文创产品设计的创新框架。通过PCA的量化解析和叙事设计的文化转译,结合形态重构、色彩叙事及交互赋能的三元策略,系统性地实现了传统工艺文化基因的“可量化解析-可感知转译-可场景化落地”。该方法在保留文化保真度的同时,显著提升了产品的现代适应性,并为高熵值符号提出了分众转化路径。研究以淮阳泥泥狗为实证对象,验证了框架的有效性,为传统工艺文创设计提供了标准化参考,并为非遗现代化创新提供了科学与人文相结合的新思路。 展开更多
关键词 主成分分析(pca) 叙事设计 传统工艺 文创设计 现代化创新
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PCA+GWO集成特征选择和模型堆叠的客户流失预测
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作者 刘梅 郑立君 +1 位作者 段永良 段红秀 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期329-342,共14页
客户的长期稳定对酒店营收和提高竞争力具有重要意义。在客户流失预测研究中,生产环境采集的数据存在数据量大、维度高、噪点多等问题,导致机器模型的准确率、稳定性和泛化能力下降。针对此类问题,设计了基于PCA+GWO的集成特征选择方法... 客户的长期稳定对酒店营收和提高竞争力具有重要意义。在客户流失预测研究中,生产环境采集的数据存在数据量大、维度高、噪点多等问题,导致机器模型的准确率、稳定性和泛化能力下降。针对此类问题,设计了基于PCA+GWO的集成特征选择方法,并用模型堆叠构建了客户流失预测模型。提出了利用Pearson系数和随机森林(RF)的特征重要性来确定需要降维特征组的方法。改进了灰狼优化算法(GWO)中的灰狼位置更新机制和收敛条件,并将其应用于选择最佳特征子集的过程中。选取了10种不同的机器学习模型进行训练,挑选出F1-score表现最优的模型作为基模型,进行元模型训练。实验结果表明,使用某酒店客户信息数据集时,改进后的GWO算法收敛速度显著提升,且预测模型的F1-score达到了97.9%,该模型具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 特征选择 随机森林(RF) 主成分分析(pca) 灰狼优化(GWO)算法 模型堆叠
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