混和稀土光谱解析方法的研究

采用偏最小二乘法及导数偏最小二乘法对一含有三种稀土与间乙酰偶氮氯磷的混和体系光谱进行剖析,结果表明偏最小二乘法及导数偏最小二乘法均适合多组份分析。在本体系中,因含有基体干扰,导数偏最小二乘法其定量、定性分析略优于偏最小二乘法。     

偏最小二乘建模及其多重共线抑制能力分析

首先,分析偏最小二乘法解决问题的思路,进而从数学角度刻画偏最小二乘法的四步建模过程.然后,利用数学归纳法证实偏最小二乘法对多重共线的抑制能力.最后,以某地区的供水能力评价为研究实例,证实偏最小二乘法的有效性.结果表明:偏最小二乘法完全适用于多变量复杂关系的求解.     

基于改进的偏最小二乘回归的酸雨pH值预测

酸雨pH值受到酸性离子[SO4^2-]、[NO3^-]和碱性离子[Ca^2＋]、[NH4^＋]等的影响。这些影响因素之间存在多重相关性。用一般最小二乘回归分析预测pH值，参数估计存在很大的误差且物理意义明显不足。应用偏最小二乘回归技术建立pH值预测模型，克服了自变量之间多重相关性的问题，因而更具有先进性，计算结果更为可靠，而改进的偏最小二乘回归则从预测角度对偏最小二乘回归模型进行了改进。以我国17个城市pH值预测为例，说明了改进的偏最小二乘回归法比普通偏最小二乘回归法效果好。     

分光光度法同时测定土壤中的铅、锌、镍、铜

采用分光光度法进行土壤中铅、锌、镍、铜离子的同时测定研究，通过模拟蓄电池厂周围土壤情况探讨了同时测定的实验方法．用偏最小二乘（PLS）和径向基函数神经网络（RBFNN）方法解析测定数据，结果表明PLS法的预测准确性明显优于RBFNN方法．     

计算分光光度法同时测定钯、银、汞

本文采用偏最小二乘法（ＰＬＳ）对无机多组分体系进行了研究和测定。结果表明ＰＬＳ法所建立的数学模型对吸光度加和的偏离能做出有效的校正。方法用于硫代米氏酮一钯、银、汞体系的定量分析较之多元线性回归法的ＣＰＡ一矩阵法具有更准确可靠的预报结果。     

人工神经网络-紫外吸光光度法同时测定芴和苊

用人工神经网络 紫外吸光光度法不经分离同时测定芴和苊 ,并与偏最小二乘 紫外吸光光度法比较 .对合成样品进行分析 .结果表明 ,人工神经网络法同偏最小二乘法一样能获得满意的分析结果     

奶粉和豆粉混合食物中蛋白质计算分离测定──偏最小二乘－高效液相色谱法

应用高效液相色谱与偏最小二乘法相结合研究了奶粉和豆粉混合食物中蛋白质同时分离测定的方法。在酸性介质中蛋白质水解为氨基酸，用衍生试剂衍生水解产物，并且用高效液相色谱分离及定量氨基酸。各种蛋白质水解的１７种主要氨基酸的比例不同，用偏最小二乘法（ＰＬＳ）预测混合食物中奶粉和豆粉蛋白质的含量。另外还讨论了偏最小二乘法中各参数的取值对未知样品预报结果准确度的影响。将该法用于模拟混合食物中奶粉和豆粉的分离预测相对误差为６．６５％和２．５８％，标准偏差为２．４％和４．７％。     

人工神经网络-紫外吸光光度法同时测定芴和苊

用人工神经网络-紫外吸光光度法不经分离同时测定芴和苊,并与偏最小二乘-紫外吸光光度法比较.对合成样品进行分析.结果表明,人工神经网络法同偏最小二乘法一样能获得满意的分析结果.     

紫外光度偏最小二乘法同时测定联苯、萘和1-甲基萘的研究

对联苯、萘和1-甲基萘的混合体系的测定问题进行了研究，采用偏最小二乘法（PLS）进行校正和预测，用紫外分光光度计测定其吸光度，不经分离同时测定三种组分的含量，对合成样品的分析，结果令人满意。     

多组分混合物偏最小二乘分光光度分析方法研究

本文研究了偏最小二乘分光光度法同时测定多组分混合物的方法,探讨了偏最小二乘回归计算法有关参数对计算结果的影响.通过对三组分食用色素、四组分芳香醛模拟样和实际样品中食用色素含量的测定计算,结果表明偏最小二乘法计算结果稳定、精确度较高.     

硝基苯及其主要降解中间产物对发光菌联合急性毒性的影响

研究了硝基苯及其主要降解中间产物邻硝基苯酚、间硝基苯酚和对硝基苯酚对明亮发光杆菌的单一毒性及多元混合联合毒性的影响.采用毒性单位法（TU）、加和指数法（AI）以及混合毒性指数法（MTI）进行了评价.实验结果表明,硝基苯、邻硝基苯酚、间硝基苯酚和对硝基苯酚半致死浓度的-log EC50值分别为3.21、3.40、3.30和4.15.这4种有机物二元、三元和四元混合溶液的生物毒性主要表现为部分相加或协同作用.     

纳米TiO_2光催化性能的研究

应用低温热分解法制备锐钛型纳米 Ti O2 ,以主波长为 2 54nm的紫外灯作为光源 ,研究了纳米 Ti O2 对邻硝基酚的光催化降解规律 ,并与普通 Ti O2 进行了对比。结果表明 ,纳米Ti O2 表现出很高的光催化活性 ,降解邻硝基酚的速率约为普通 Ti O2 的 1倍以上 ,其降解过程符合一级动力学规律     

一种新的手写体字符识别算法

研究模式识别的核心问题——特征抽取．基于偏最小二乘（Partial Least Squares,简称PLS）回归和特征融合的思想,提出了一种组合特征抽取的新方法并将之用于手写体字符识别中．在PLS建模阶段,为了提高PLS成分（特征）的抽取速度,提出了一种非迭代PLS算法．在特征融合阶段,用所抽取的PLS成分特征组成模式的相关特征矩阵,并依此相关特征矩阵进行分类．在Concordia University CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库上的试验结果证实了该方法的有效性和鲁棒性,其分类结果优于基于单一特征的FSLDA方法的分类结果．另外,与已有的迭代PLS算法相比,所提出的非迭代PLS算法的复杂度和特征抽取的速度均占有优势．     

2-氨基-4-硝基苯酚的合成

以２ ,４二硝基氯苯为原料制备２氨基４硝基苯酚,改进了制备方法,使反应更易于控制,提高了收率．     

分光光度法测定药厂废水中对硝基酚的含量

针对药厂废水特性，利用对硝基酚在苛性碱存在条件下，生成黄色硝基酚负离子化合物的显色反应，测定了药厂废水中对硝基酚的含量。探索了反应的最佳显色条件，以及废水中可能存在的有机及无机物质的干扰情况，为药厂废水中对硝基酚含量的测定提供了方便快速、灵敏度高、重现性好的检测方法。     

利用PLS-VIP方法筛选差异表达基因

提出一种基于变量权重寻找差异表达基因的新方法。该方法的最终目的是从微阵列数据中抽取出核心变量（基因）。将该种方法抽取出的差异表达基因判别样本的能力和普通的PLS方法以及判别最小二乘方法进行比较,结果表明该方法的错误率明显低于其他两种传统方法。因此,PLS-VIP方法是一种较为合适的抽取差异表达基因并判别样本的方法。     

Nonlinear Spline Kernel-based Partial Least Squares Regression Method and Its Application

Inspired by the traditional Wold＇s nonlinear PLS algorithm comprises of NIPALS approach and a spline inner function model, a novel nonlinear partial least squares algorithm based on spline kernel （named SK-PLS ） is proposed for nonlinear modeling in the presence of multicollinearity. Based on the inner-product kernel spanned by the spline basis functions with infinite number of nodes, this method firstly maps the input data into a highdimensional feature space, and then calculates a linear PLS model with reformed NIPALS procedure in the feature space and gives a unified framework of traditional PLS ＂kernel＂ algorithms in consequence. The linear PLS in the feature Space corresponds to a nonlinear PLS in the original input （primal） space. The good approximating property of spline kernel function enhances the generalization ability of the novel model, and two numerical experiments are given to illustrate the feasibility of the proposed method.     

基于偏最小二乘分析的人脸表示与识别

基于偏最小二乘回归分析,提出了一种新的人脸表示与重构方法.与主成分分析相比,通过偏最小二乘所抽取的低维人脸表示特征具有更好的分类性能.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,基于偏最小二乘方法对于测试图像进行重构优于主成分分析方法,并且分类结果也好于后者.     

重油加氢裂化过程稳态模型的建立

为保证石油化工系统安全生产，采用偏最小二乘法（ＰＬＳ）与人工神经网络（ＡＮＮ）相结合的方法，建立了重油加氢裂化过程的稳态模型，解决了体系复杂、影响因素多、现场数据的噪声等对模型的运算速度和精度不易满足要求的困难。对ＰＬＳ的主矢量所张成的子空间进行了数学分析，并对该方法的降维去噪能力进行了讨论。仿真实例表明，ＰＬＳ－ＡＮＮ法与ＡＮＮ法相比，在训练与预报精度都有所改善的条件下，不仅具有良好的降维效果，且有更强的除噪能力；与线性ＰＬＳ法相比具有更好的非线性映射能力。     

OSC-PLS算法在近红外光谱定量分析中应用的研究

提出一种新的光谱预处理方法--正交信号校正,并将正交信号校正与偏最小二乘法相结合的OSC-PLS方法应用于固体含能材料中挥发份的定量分析.利用正交信号校正,对光谱数据进行预处理,剔除光谱矩阵中所含的各种噪声信号,将去噪后的光谱矩阵作为新的自变量矩阵,再利用偏最小二乘方法建立校正模型.结果表明:用OSC-PLS方法建立模型与用传统偏最小二乘法所建模型相比精度明显提高,这对近红外光谱分析在该领域的应用具有重要的理论意义和实际推广价值.