广西融水北高村人的遗传学和体质人类学特征

本研究用适合民族研究的Y染色体非重组区单核苷酸多态(SNP)单倍型分析方法检测了北高村人和广西已定水族男子的遗传学特征，并对北高村人的男女都进行了体质特征观测分析。两种方法都得出了北高村人与水族相当一致，而与汉族较远，综合地证实了北高村人与水族的血缘关系，鉴于民族不是简单的遗传概念，民族成分的正式确认还要解决各方面问题，仍须慎重进行。     

Y-SNP多态性揭示的海南岛黎族、回族和仡隆人群的起源

分析黎族、海南回族、仡隆人群中Y染色体单倍型(Y-SNP)的分布,从遗传学角度研究3个人群的起源。选取部分与东亚人群起源相关的Y染色体非重组区单核苷酸多态性位点,采用PCR-RPLF和geno-typing法分析其多态性,观察由这些多态性位点组成的单倍型在海南3个人群中的分布情况,并将结果与其他人群的分布进行比较。结果在黎族人群中发现4种Y染色体单倍型,其中单倍型O*-175为5个支系所共有,且分布频率都在95%以上。回族人群出现4种单倍型,仡隆人群有2种单倍型。由单倍型种类、频率分布及主成分分析均揭示,黎族与台湾原住民及百越最为接近,可能有共同的起源。海南回族与中国北方回族遗传关系较远;仡隆人群与汉族差异较大,而与百越的仡佬族、水族及黎族遗传关系接近。     

基于数据特性分析的多变量过程监测

以PCA,ICA为代表的多元统计监测方法总是基于各种各样的前提假设,如果不考虑它们的适用条件盲目选择监测算法,则可能给出错误结论,增加故障误报漏报的概率.针对理论方法在应用时面临的条件限制问题,在无先验知识的情况下,提出一种数据特性的分析方法,通过参数寻优并逐步剔除线性相关变量组的方法,实现多变量过程线性非线性的自动判别.仿真分析表明所提方法可以根据数据特点及各算法的适用条件自动选择适当的监测算法,具有一定的实用价值.     

山东、安徽汉族与我国19个族群体质特征的聚类分析与主成分分析

测量了山东汉族成人778例(男428例,女350例)与安徽汉族成人693例(男352例,女341例)的13项身体遗传学指标(头长、头宽、额最小宽、面宽、形态面高、鼻宽、鼻高、口裂宽、眼内角间宽、身高、坐高、肩宽、骨盆宽),采用聚类分析和主成分分析法进行山东、安徽汉族与我国19个族群亲缘关系的研究.聚类分析结果表明,山东和安徽汉族与我国蒙古族、回族、赫哲族较为接近.主成分分析结果表明,山东和安徽汉族具有身体高度大、头部长度大、面部宽的特点.这一结果表明这两个省份汉族族群的体质特征与我国北方族群更为接近.     

基于PCA和DWT的强鲁棒数字水印算法

针对传统离散小波变换(DWT)数字水印算法抗几何攻击能力较弱的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和DWT的新的数字水印算法。新算法对载体图像进行一级小波分解,在低频子带上用主成分分析提取出既含有高频又含有低频成分的主成分系数,将水印嵌入到提取出的主成分系数中。实验结果表明,与传统DWT水印算法相比,该算法不仅明显提高了抗剪裁、旋转等抗几何攻击能力,对加噪、图像灰度值变化等攻击也表现出了很强的鲁棒性。     

中国俄罗斯族与俄罗斯国5个群体体质特征的比较

运用聚类分析和主成分分析方法探讨了中国俄罗斯族成年人与俄罗斯国5个人群体部特征的差异性．结果表明,中国俄罗斯族成人的身高居中上等．其体重、胸围和下肢相对较长的特点类似俄罗斯东部欧洲地区的俄罗斯人群,而体格魁梧健壮程度则与俄罗斯北极地区的人群较接近．     

基于PCA和LDA融合的手写数字识别方法

提出一种融合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的手写数字识别方法.由于PCA能减少不同特征间的相关性和冗余性,而LDA获得的特征子空间具有良好的判别能力,对PCA和LDA特征子空间进行融合能实现两者优势互补,提高手写字符分类性能.实验结果表明, 提出的方法能有效提高手写数字的识别率.     

基于小波变换和MNF变换的遥感影像融合

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析（Principal Corn-ponents Analysis,PCA）变换融合对噪声比较敏感,受到融合区域的限制,而最小噪声分离（MinimumNoiseFrac-tion,MNF）变换考虑了噪声和融合区域,是一种完备的成分分解方法,小波变换（Wavelet Transformation,WT）融合也存在一定程度的光谱失真。由此,本文在分析MNF变换和WT的基础上,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其它融合方法的定量和视觉比较,发现该方法能得到更好的融合效果。     

基于主成分分析和支持向量机分类模型的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承故障诊断的准确率,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support Vector machine,SVM)模型的滚动轴承故障诊断方法.通过比较不同方法计算的标准差和拉依达准则对数据进行误差分析,利用MATLAB软件中的PCA函数对数据...     

不同基源川贝母药材中无机元素的ICP-MS分析

建立川贝母药材中无机元素的电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分析方法,并对不同基源川贝母药材中的无机元素进行分析与评价.采用微波消解样品,ICP-MS法同时测定6个基源共计80批川贝母中21种无机元素的含量,并用SPSS 25.0对数据进行主成分分析(PCA)及相关性分析.结果表明,不同基源川贝母药材中无机元素种类组...     

“蚩尤”和“黄帝”:族源故事再检讨

通过探讨蚩尤和黄帝的故事文本,并从文学人类学角度对与之相关的族源表述加以分析。认为就多民族传统构成的中华文明而言,不同祖先的历史叙事是族群区分和互动的重要主题。     

Evaluation of the occurrence possibility of SNP in <Emphasis Type=Italic>Brassica napus</Emphasis> with sliding window features by using RBF networks

We extract some physical and chemical features re-lated to the occurrence of single nucleotide polymorphism (SNP) from three groups of sliding windows around SNP site,and then make the predictions about accuracy by using radial basis function (RBF) networks. The result of the forward sliding windows sug-gests that the accuracies and Matthews correlation coefficient (MCC values) ascend with the increasing of length of sliding windows. The accuracies range from 73.27 % to 80.69 %,and MCC values range from 0.465 to 0.614. The backward sliding windows and the sliding windows with fixed length three are de-signed to find the crucial sites related to SNP. The results imply that the occurrence possibility of SNP relies heavily on the above physical and chemical features of sites which are at a distance around 20 bases from the SNP site. Compared with the support vector machine (SVM),our RBF network approach has achieved more satisfactory results.     

基于QSAR和PCA方法的硝基芳烃综合毒性评价

化学品的风险评价与管理应该关注基于多种生物体效应的综合毒性。为了评价毒性数据稀缺化合物的综合毒性,以50种硝基芳烃为研究对象,收集了它们的多种生物毒性数据,建立了稳健的定量结构活性相关(quantitative structure-activity relationship,QSAR)模型,预测缺失毒性数据,解释了硝基芳烃的致毒机理——硝基芳烃与生物受体分子的亲电反应活性是决定其毒性的主要因素。然后应用主成分分析(principle componentan alysis,PCA)方法对基于QSAR模型计算获得的50种硝基芳烃的各种生物毒性数据进行分析,计算综合毒性因子(integrated toxicity index,ITI),对综合毒性因子进行QSAR分析,得到可直接由硝基芳烃结构参数预测综合毒性因子的单参数QSAR模型。结果表明,QSAR与PCA方法的结合可以成功地评价和预测硝基芳烃的综合毒性。     

Single-Trial Estimation and Analysis of PVEP Based on Independent Component Analysis

IntroductionPattern- reversal visual evoked potential(PVEP) iswidely used in clinical diagnosis and surgery,because it can reflect the result of the visualprocess consisting of light perception at theretinal,transmittance along the visual pathways,and the final cortical presentation. In practice,thePVEP is a transient signal contaminated by theongoing background electroencephalograph(EEG)and othernoiseswith poorsignalto noise ratio. Toobtain a clear PVEP complex,the ensembleaveraging met…