基于主成分分析和聚类分析的烤烟质量评价模型构建

为了建立更为科学、客观的烟叶质量评价方法,采用外观质量评价与常规化学成分评价相结合的方法,研究8个外观质量指标和8个化学成分指标,建立了基于主成分分析和聚类分析的Fisher判别函数的烟叶质量评价模型,并对河南省平顶山市42个烟叶样品进行了分类。采用主成分分析方法共提取了6个主成分,并对各个样品6个主成分得分进行聚类分析,同时根据6个主成分得分和聚类分析结果进行判别分析,对比Fisher判别函数和聚类分析的结果,两者有较好的一致性。因此,可以利用这个烟叶评价模型对烟叶进行质量评价。这使得烟叶质量评价方法更加客观,也开辟了烟叶质量评价的新途径。表5,参16。     

棉花新品种产量性状与品质性状的典型相关与主成分分析

产量性状与品质性状的典型相关分析结果表明，棉花新品种要在产量上有所突破，应重点选择结铃性强的材料，不仅可同步提高单铃子棉重、手指和衷分，还会间接增加纤维长度与强度，但应注意防止熹克隆值的增大，使纤维变粗。主成分分析结果，前4个主成分的方差累计贡献率达86．79％，根据各品种主成分的综合得分，对各参试品种进行综合评价，排名前3位的品种依次为同舟棉2号、百棉1号和锦科791。在每个品种相应于4个主成分得分的基础上进行聚类分析，从产量和品质的相似度上将13个品种聚为3大类。图1，表7，参8。     

烟台地区水面蒸发量主成分分析法研究

考虑到水面蒸发气象影响因子之间普遍存在显著相关,若应用所有气象因子建立水面蒸发量计算模型则存在信息重叠问题,而主成分分析方法可以解决该问题。烟台地区水面蒸发气象影响因子的主成分分析表明,前3个主成分累计贡献率已达88.32%,故提取3个主成分已能满足要求。第1主成分代表空气冷热状况;第2主成分代表空气动力状况;第3主成分代表太阳辐射。利用3个主成分建立三元一次回归方程,并与应用所有气象影响因子建立的多元线性回归方程相比较,结果显示,主成分分析方法建立的回归方程的偏回归系数均通过t检验,达到极显著水平,多元线性回归方程,虽拟合效果稍优于主成分分析方法,但偏回归系数b3未通过t检验,系数显著性水平不如主成分分析法。图3,表7,参8。     

区域城市土地集约利用挖潜及模式研究

以不同区域内的14个省会城市为研究对象,从城市承载力和城市协调度两个方面挑选了20个指标,采用主成分分析的方法获得1997～2005年间各组主成分的贡献率和20个指标的影响因子,从贡献率和影响因子出发,分析了其变化规律。然后从区域城市土地集约利用模式出发,结合主要影响因子的变化情况,通过对比分析将区域城市土地集约利用模式划分为东部模式、中部模式和西部模式,并且各区域呈现出一定的均质性。表4,参6。     

陕西省水资源承载力动态研究

面临严重的水资源短缺问题,以及对可持续发展造成的制约,运用主成分分析法,从影响陕西省水资源承载力动态变化的15个指标中选出3个指标作为主成分,并用熵值法对其赋权,计算出1999～2004年陕西省水资源承载力的综合得分.结果表明,陕西省的人口和经济发展的持续增长,导致了水资源承载力呈现出恶化的趋势.图2,表4,参10.     

农业信息化评价研究

从农业信息化基础、工程建设和发展前景3个方面构建农业信息化评价指标体系,结合广州农业信息化实际确定具体评价指标,并应用主成分分析法、理想点法和线性加权和法对广州农业信息化进行实证评价。表6,参8。     

基于改进主成分分析方法的复杂环境系统质量评价模型

针对多元统计中主成分分析方法在复杂环境系统质量综合评价应用中的局限性,在对传统方法进行一系列改进的基础上,建立了主、客观指标赋权方法优点相结合的环境质量综合评价分层构权PCA模型,并基于该模型方法给出47个中国国家环境保护重点城市的污染与环保现状的评价实例.实证分析的结果表明这是一种适合于复杂系统环境质量综合定量评价、稳定性较好且切实有效的方法模型.     

近50a来气候变化和人类活动对且末县水资源的影响

利用且末县近50a的气象、水文、社会经济数据,分析了多年来且末水资源及其各影响因素的变化情况,结合相关分析、主成分分析对影响水资源变化的各因素进行定量分析,结果表明：近50a来且末水资源总量变化不大,但年变幅度较大;年均降水量和年均气温有上升的趋势,人类活动频繁。主成分分析后得到两个主成分,累计贡献率可达80％以上,第一主成分可解释为人为因子,第二主成分可解释为气候因子,说明人类活动对水资源的影响远大于气候变化的影响。图7,表3,参13。     

商业银行监管、监控指标的全局主成分分析

利用对时序立体数据表的全局主成分分析方法,对商业银行监管、监控指标的时间序列进行了分析。研究发现,商业银行的监管、监控指标可以以10个全局主成分替代。进一步的分析表明:商业银行各监管、监控指标之间对商业银行的经营总体状况的体现存在一定的弹性关系。     

中国钨产业市场综合绩效评价

从钨产业运营状况、产销状况和盈利水平等方面设计了8个指标，应用主成分分析法对中国钨产业市场绩效进行了综合评价研究。评价结果表明，在政府实施“总量控制”，大型企业集团加快产业整合等多种力量推动下，中国钨产业市场绩效出现逐年好转的趋势。     

四川龙溪河流域水污染分析及水环境保护措施

随着工业化、农业化和城市化进程的发展，流域内水污染问题日渐严重，流域水污染防治已是一个热点。现以四川省乐山市龙溪河为研究对象，根据该流域的水文、污染物等特征和相关的调查资料对该流域水质进行分析计算，结果表明：龙溪河水质污染问题已经非常突出，污染较为严重。根据水环境容量模型计算出各污染物的水环境容量、最大允许排放量以及达到控制目标需削减的污染物量。并根据该流域污染源的实际情况，针对工业污染源、农业面源和城镇生活污染源的不同特点提出具体的防治对策。图4，表3，参11。     

基于污染物侵入模拟的供水管网水质监测点优化选址方法

提出了突发或者蓄意污染情况下供水管网水质监测点优化选址的最大覆盖选址模型.结合一管网算例,利用EPANET2软件模拟扩展周期非稳态水力水质条件下管网节点污染物浓度变化情况,由此得到各个节点被注入污染物后,监测点监测到污染物浓度时不同用户节点对外供出的污染水体体积.同时提出基本粒子群优化算法与遗传算法交叉、变异算子相结合的整数编码的混合粒子群优化算法来求解该选址模型,并编制了相应的C 程序.提出的优化模型与求解算法对管网水质监测点的优化选址具有一定的参考作用.     

基于核主元分析的非线性动态故障诊断

核主元分析是一种非线性主元分析方法，充分利用核函数来解决非线性映射问题，在高维特征空间中确定主元，具有很好的非线性逼近能力。同时，利用非线性最小二乘法实现核主元分析的变量重构，来识别故障源。将核主元分析应用于连续搅拌釜式反应器系统（CSTR）的故障诊断过程中，仿真结果表明该方法对于故障的检测和故障源的识别都优于线性主元分析法的诊断效果。     

基于PCA和SVM的控制图失控模式智能识别方法

控制图是在线质量控制的重要工具,而利用控制图进行异常过程模式识别却是个困难问题。该文在分析现有控制图识别技术在实际应用中存在缺陷的基础上,提出了一种基于主元分析(PCA)和支持向量机(SVM)的控制图失控模式识别方法。首先,将控制图作为信息图用于趋势模式数据集提取;然后,通过对数据集的高维特征进行线性组合并向低维空间投影的方法,降低了分类器的输入维数,提高了各维特征的敏感性;最后,为了克服神经网络方法速度慢和泛化能力弱的缺陷,利用SVM小样本学习能力,有针对性地设计SVM多分类器进行模式识别。用一个含有6种趋势的20维特征仿真数据集对该方法进行检验,通过主元分析后,数据集的特征被降到了3维并保留了88%的分类信息。进一步的识别结果表明,该方法相对现有的BP、SLFM识别方法达到更高的识别率和识别速度,适合质量控制图在线实时识别。     

水污染控制工程综合评价模型

本文应用主分量分析法建立一个综合评价水污染控制工程的数学模型。     

基于模型的多尺度间歇过程性能监控

利用神经网络对间歇过程的非线性和动态特征进行描述,神经网络的预测残差则利用多尺度主元分析进行建模,将多尺度主元分析扩展用于间歇过程的监控.这一方法突破了传统多向主元分析单模型、线性化的建模方式,是一种多模型非线性建模方法.它利用小波将每一残差信号分解为各个尺度上的近似部分和细节部分,而主元分析则用于分别建立各个尺度上的统计模型.通过对实际工业链霉素发酵过程数据的分析,表明文中所提出的方法与传统的多向主元分析方法相比,能够更早地发现故障,获得更好的监控性能.     

汾河太原城区段河流水质模拟

通过对汾河太原城区段河流现场调查和水质现状监测，分析了该河段的主要水质特征，确定了汾河太原城区段的主要污染物和污染控制因子为BOD和NH3-N，应用系统的方法，将河段进行概化，在BOD和DO耦合模型的基础上，加入NH3-N对水体溶解氧影响的作用，建立了该河段的水质模型，结合历年的水文资料并应用实测资料进行模型的参数率定，经模型验证，模拟结果与该段河流的实际水质监测结果基本吻合，表明该模型具有一定的合理性和实用性。     

基于主元分析的气体膜分离过程RBFNN建模

构建一个基于主元分析的气体膜分离过程的RBF神经网络软测量模型,研究氢回收过程中一些难以测量的重要性能参数。在炼厂气氢回收研究中提出的通过测量间接变量建立软测量模型方案的基础上,融入主元分析思想,先对间接测量变量进行主元分析,得到为主导变量提供关键信息的变量,再建立RBF神经网络对目标变量进行研究分析。基于实验数据和RBF神经网络模型,利用MATLAB软件平台对氢回收过程的重要性能参数分析研究,仿真结果证明了此模型的正确性和理论分析的合理性。主元分析的融入简化了气体膜分离过程重要性能参数在线检测的研究过程。     

基于机器视觉的滚动轴承外径检测系统

提出了一套基于机器视觉的滚动轴承外径检测方法。为了得到滚动轴承的有效外径信息，提出了一套边缘特征提取的算法。将边缘提取之后，进行最优中心检测。接着采用区域人工标定，进行滚动轴承外径的特征提取。然后，用主分量分析降低维度，得到滚动轴承外径的特征向量。最后，利用支持向量机进行分类，并将不合格的产品剔除，分类正确率达到了97％。