基于ICA-PCA和Lasso的过程故障诊断

为了解决复杂工业过程中变量多,难以判断引起故障的主要异常变量的问题,提出一种基于ICA-PCA(独立成分分析和主成分分析)算法和Lasso(最小绝对收缩和选择算子)回归算法的过程故障检测与诊断的集成模型.首先,建立ICA-PCA模型提取数据的高斯信号和非高斯信号,构造相关统计量实现在线故障检测;然后,基于ICA-PCA模型获得的过程状态及故障信息,进一步构造基于Lasso回归算法的故障诊断模型,实现故障发生时的主要异常变量的定位和选择;最后,利用Matlab进行了TE(田纳西-伊斯曼)过程的数值仿真实验,并与已有故障诊断方法分布式PCA贡献图法进行比较,结果表明所提出的方法是有效的.     

武汉东湖水体营养物质含量变化趋势分析

引用武汉东湖2000—2010年的高锰酸盐指数、氨氮、总磷和总氮4个营养化因子的实测数据，用主成分法在保留原始变量的绝大部分信息（方差）的前提下，将4个因子“浓缩”成一个表征东湖水质营养物质含量的综合关键因子——主成分，进而对主成分数值进行变化趋势分析。得出10年间水质受4种营养物质的综合污染程度非稳定改善的结论。     

浅析矿物分析误差控制方法

矿物分析中受到各种因素的影响,在定量或者定性分析过程中误差的产生是不可避免的,因此本文分类矿物中误差产生的来源,并对误差控制方法进行了研究。     

主成分聚类法对武汉城市圈经济发展分析

本文采用主成分法对数据进行了分析并用聚类法对其进行了分类,将武汉及其周边城市共9个卫星城市作为研究对象,选取能够量化反映一个城市经济综合发展水平的评判指标,从武汉城市圈的统计年鉴中的工农业发展水平、各市人口土地等基本情况、社会保障及消费、经济发展趋势和人民生活情况等方面选取了30项经济指标,利用多元统计分析方法进行主成分分析,再根据其结果进行聚类分析将9个城市分类,就武汉城市圈各城市的经济综合发展方向给出了一些建议。     

云南高原湖泊群的统计学聚类识别 及水质响应模式研究

为探究湖泊群水质变量的响应模式,构建适用于监测数据匮乏的湖泊群聚类和响应模式识别方法体系(PCA-BN),包括4个步骤:数据预处理、PCA降维与湖泊聚类、贝叶斯网络构建及参数学习、湖泊响应关系模拟。以云南高原湖泊群为例开展研究,结果表明:所研究的26个湖泊可分为两类;由于第一类湖泊受到的人为干扰更严重,因而叶绿素a对总氮和总磷的响应比第二类湖泊更敏感;第一类湖泊表层水温高,溶解氧趋近饱和,随叶绿素a变化不显著,第二类湖泊溶解氧随叶绿素a升高而显著升高;两类湖泊的透明度与叶绿素a的关系一致。     

多元统计分析在中国城镇居民收入中的应用

《中国统计年鉴》依据历年来我国各省市的城镇居民收入数据,运用多元统计分析中的聚类分析和主成分分析构造理论模型,并利用SPSS统计分析软件来进行统计计算.通过估计模型参数和分析多个变量之间的观测的数据,以及我国城镇居民收入间存在的关系,得到了影响所存在问题的主要因素、各个因素之间的相关程度,根据所构造的模型计算了31个省市城镇居民的收入排名,并据此绘出了相关结论和建议.     

X射线元素录井的岩性解释图版

分析总结了不同种类岩石的元素特征,结合岩石学、地球化学的岩石解释方法,针对现场录井的特点,研究了X射线元素录井技术,建立了一套以元素质量分数为基础的7个图版,研究成果使现场通过元素的质量分数定性解释岩性成为可能,实现了岩石从大类划分到成分定名。     

巧克力:苦涩背后的华丽

正人生就像一盒巧克力,你永远不知道下一块会是什么味道。我们将人生比作了巧克力,并将其中的苦涩与甜蜜认为是人生中不可或缺的一部分,那我们当然要知道这苦与甜的来源,探一探隐藏在幕后的巧克力的身世。巧克力,英文名为"Chocolate",这个词来源于"Xocolatl",意为"苦水",即清晰地指出了最初的巧克力的两个特征:味苦,呈液体状。一颗种子的丝滑世界     

语用功能视角下汉英独立成分之对比分析

本文首先对汉英独立成分定义进行界定和对基本特点进行简要归纳;其次,从语用功能的全新视角对汉英两种语言系统下的独立成分进行重新分类;最后,在重新分类的基础之上,对相应类别的汉英独立成分进行对比分析,旨在揭示出两者在内部结构、外部功能等方面所存在的异同。     

高温时H13钢中初生碳氮化物的分解研究

利用光学显微镜、扫描电镜和电子探针研究了H13钢中初生碳氮化物高温分解时的形貌、尺寸、成分变化规律.原始初生碳氮化物主要为10~30μm的长条状(Vx,Mo1-x)(Cy,N1-y)及少量方形的(Tix,V1-x)(Cy,N1-y).在1200℃保温2.5 h后碳氮化物边缘变为凹凸不平的锯齿状,然后形成细小的分解颗粒,10 h后碳氮化物平均长度减小为12.9μm,主要为(Tix,V1-x)(Cy,N1-y).当经过1250℃ ×5 h保温后87%的碳氮化物发生分解,(Vx,Mo1-x)(Cy,N1-y)溶解消失,碳氮化物长度在20μm以下,当保温时间延长到10 h后碳氮化物长度均在10μm以下,70%为方形并且93%分解形成细小颗粒,未分解的碳氮化物为(Tix,V1-x)(Cy,N1-y).电子探针分析(Tix,V1-x)(Cy,N1-y)的分解与Fe元素扩散有关,高温时Fe在(Tix,V1-x)(Cy,N1-y)中含量逐渐增加而Ti、V减少,优先在边部曲率半径较小部位或缺陷处分解,形成0.1~1μm的细小分解颗粒,并由外向内以区域溶解方式使原始碳氮化物逐渐消失.双亚点阵模型分析两种碳氮化物的平衡溶解温度和组成有关,试样中大部分(Tix,V1-x)(Cy,N1-y)平衡溶解温度在1200~1246℃之间,与实验吻合较好.