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。     

一种基于PCA的时间序列异常检测方法

在 k-近邻局部异常检测算法的基础上,采用基于主成分分析的多元时间序列的降维方法,依据累积贡献率选择主成分序列,给出了一种效率较高的多元时间序列异常检测算法.实验结果表明:该算法可以较好地提高多元时间序列异常检测的效率     

KPCA-KPLS方法在pH中和过程建模中的应用

针对化工过程中的具有严重非线性、不确定性、时变性的复杂pH中和过程系统建模问题,提出一种基于核主元分析(KPCA)与核偏最小二乘(KPLS)相结合的建模方法.在高维特征空间内,该方法通过KPCA有效地提取输入数据的非线性主元,利用KPLS方法将输入变量投影在潜在变量上,再用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征建立pH中和过程模型.为验证其有效性,将KPCA-KPLS方法应用到弱酸强碱中和过程、强酸强碱中和过程实例中,并与核偏最小二乘、核主元分析_支持向量机(KPCA-SVM)、核极限学习机(KELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、SVM等方法进行比较.实验结果表明:KPCA-KPLS方法具有很高的动态建模精度.     

基于HOG/PCA/SVM的跨年龄人脸识别算法

为了实现跨年龄的人脸识别,通过梯度幅值和梯度方向这2个重要的图像特征测量图像相似度,建立了一种方向梯度直方图 (HOG)、主成分分析 (PCA)和支持向量机（SVM）相结合的人脸识别算法.首先对从FG-NET数据库中选取的人脸图像作预处理,然后用HOG算法提取特征值,用PCA方法降维特征值,最后将样本输入到SVM中进行训练,人脸识别匹配度最高可达90.91%.实验结果验证了算法的有效性.     

铜催化二羟基乙酸、 胺和炔三组分脱羧偶联反应的机理

用密度泛函方法, 研究铜催化二羟基乙酸、 胺和炔三组分脱羧偶联反应的机理. 通过计算实验提出的反应机理, 给出并计算新的反应机理： 二羟基乙酸与胺原位生成的亚胺盐, 先配位到催化剂的铜中心发生脱羧反应, 再进行端炔配位和插入、 质子化、 亲核加成、 配体交换等步骤. 理论计算结果表明, 该机理的决速步骤为端炔插入, 反应能垒为129.8 kJ/mol, 与实验反应温度为110 ℃的结果一致.     

丙氨酸手性对映体分子轨道成分的基函数贡献

基于Mulliken,Stout Politzer和SCPA方法分别计算丙氨酸(Ala)手性对映体各前线分子轨道成分的基函数贡献. 结果表明： 用上述3种方法分别计算的第20条分子轨道成分的基函数贡献, 其中5号和9号基函数, 即描述1N原子2pz原子轨道的基函数贡献最大的结论一致; 各原子的2p原子轨道壳层对离核较近的分子轨道贡献有限; 对15~20号占据轨道的贡献较复杂, 其中1N,3C和5C原子的2p原子轨道壳层贡献的结果一致, 6C和10O原子的2p原子轨道壳层贡献差别较大.     

结合金字塔模型和随机森林的运动捕获序列语义标注

针对原始运动捕获数据结构复杂、语义模糊的问题,提出一种结合金字塔模型和随机森林的运动捕获序列语义标注方法.首先,利用概率主成分分析将运动序列划分为具有特定语义的运动片段.然后,将运动片段的欧拉角数据转换为人体各个关节点的三维空间位置坐标数据,统一骨骼长度,提取运动数据的2种互补性几何特征,并分别归一化.再次,运用傅里叶时间金字塔模型构建运动片段完整的时空特征.最后,利用已训练的随机森林分类器对各个运动片段进行标注.结果表明:该方法能够对具有不同语义的复杂运动序列进行有效标注,且可用于不同表演者,具有一定的实用性和通用性.     

基于太赫兹时域光谱的3种中药材真伪鉴别

基于太赫兹时域光谱对3组物理形态区分度很小的中药材进行光谱检测,并结合主成分分析(PCA)与K均值聚类算法(K-means)对光谱数据进行差异性对比. 研究结果表明所测真伪品中药的时域信号相对于参考信号有了明显的延迟,真伪品的频域吸收谱差别明显,3组中药的吸收系数及折射率在0.2~1.5 THz内存在明显差异. 对得到的吸收光谱数据进行降维处理,并应用K均值聚类算法得到主成分得分图,3组真伪中药的差别判断率高达100%. 太赫兹时域光谱结合主成分分析在中药真伪的鉴别中具有很好的应用前景,可以直观地得到真伪中草药的差别,具有快速、稳定、准确、无损的优点,对未来相关便携式太赫兹中药品质检测仪器的开发也具有很高的研究价值.     

HPLC测定茵栀黄方剂中4味药材的主要成分及含量

建立HPLC检测茵栀黄方剂中4味药材标准提取物化学成分的分析方法,并测定各提取物中绿原酸、1.3-二咖啡酰奎宁酸、异绿原酸B、异绿原酸A、异绿原酸C、栀子苷、黄芩苷、汉黄芩素、黄芩素、汉黄芩苷、千层纸素A及新绿原酸的含量.采用Diamonsil C₁₈(250 mm×4.6 mm, 5 μm)色谱柱,流动相为乙腈(A)-0.1%(体积分数)甲酸水溶液(B),梯度洗脱,流速 1.0 mL/min,柱温30 ℃.在该色谱条件下主要成分能得到较好的分离,稳定性、重复性及精密度良好,平均加样回收率为98.84% ~ 102.22%.该方法能简便有效地测定4味药材标准提取物中多种成分的含量,结果准确可靠,能为茵栀黄复方药材提取物的质量标准制定提供参考,为其主要化学成分分析提供依据.     

林芝市主城区典型生态用地空气质量评价

对林芝市主城区典型生态用地空气质量进行评价,以期为其市政规划及旅游发展提供依据.在市区选择典型生态用地,监测其空气正负离子、温湿度及大气颗粒物,采用单因素方差、多重比较及主成分分析等方法,对其空气质量指标的动态变化及综合评价进行研究.结果表明:①不同季节空气负离子含量日变化均呈"单峰"型,峰值出现在14:00左右;不同季节温湿度指数的日变化同空气负离子的日变化一致,夏季全天候均表现为舒适,冬季全天候均表现为寒冷;夏季及秋冬季节颗粒物(PM_(2.5),PM_(10),TSP)日变化分别表现为"线性递减"和"幂函数"型曲线.不同季节颗粒物含量达标率均在50%以上.②空气负离子、温湿度指数季变化从大到小均为:夏季、秋季、冬季,而颗粒物含量季变化从小到大均为:夏季、秋季、冬季;不同季节各生态用地在空气负离子、温湿度指数、颗粒物含量中大小顺序不一.③空气负离子、 PM_(2.5)、 PM_(10)、 TSP、温湿度指数及温度在第一主成分中的载荷系数较大(0.8以上),其对第一主成分的影响较大;绿地、水体空气质量优于湿地和对照点.绿地、水体附近空气质量较好,在市政规划时,应尽可能多地融入绿化和动态水的设计,夏季空气质量优于其他时间,建议市民夏季多多出行.