窗口子因分析用于铜（Ⅱ）—柠檬酸三钠络合体系紫外吸收光谱…

本文探讨了窗口因子分析在铜（Ⅱ）－柠檬酸三钠络合体系中的应用。对所获得的紫外吸收光谱数据矩阵进行了抽象因子分析和窗口因子分析，解析出络合体系在配体Ｃｉｔ浓度不变与Ｃｕ（Ⅱ）浓度渐进变化的情况下所存在的络合组分的浓度分布和相应的吸收光谱。由此对窗口因子分析的具体应用作了进一步完善，获得了一些有意义的结论。     

窗口子因分析用于铜（Ⅱ）－柠檬酸三钠络合体系紫外吸收光谱的研究

本文探讨了窗口因子分析在铜（Ⅱ）－柠檬酸三钠（ＣｉｔＮａａ）络合体系中的应用。对所获得的紫外吸收光谱数据矩阵进行了抽象因子分析和窗口因子分析，解析出络合体系在配体Ｃｉｔ浓度不变与Ｃｕ（Ⅱ）浓度渐进变化的情况下所存在的络合组分的浓度分布和相应的吸收光谱。由此对窗口因子分析的具体应用作了进一步完善，获得了一些有意义的结论。     

联合因子分析和稀疏表示在稳健性说话人确认中的应用

在说话人确认的任务中,为了解决信道失配问题,提高系统性能,引入了联合因子分析和稀疏表示算法。首先利用联合因子分析算法去除信道干扰,得到与信道无关的说话人因子,然后在稀疏表示算法中利用说话人因子构建过完备字典,求解稀疏最优化问题计算说话人得分。由于此方法有机结合了联合因子分析算法的信道鲁棒性和稀疏表示的鉴别性,使用此算法构建的系统在NIST SRE 2008电话训练、电话测试数据集上性能表现良好,相对于联合因子分析-支持向量机系统在性能上有竞争性,在原理上有互异性,系统融合更带来了最小检测代价指标上4.91%的性能提升。实验表明使用联合因子分析与稀疏表示进行说话人确认是可行的。      

ICP-MS测定黄芪饮片无机元素因子分析和聚类分析

利用微波超声消解、电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定黄芪中无机元素含量,利用因子分析、聚类分析法确定其主要判别元素。测得黄芪样品中27种无机元素含量,因子分析的结果表明总方差的97.8%的贡献来自第1个因子,黄芪主要判别元素确定为K、Mg与Na。对黄芪饮片无机元素的测定与分析研究有助于完善其质量评价体系。     

近红外光谱定量校正模型适用性研究

近红外光谱作为一种依靠模型进行分析的技术,对测定的样品进行模型适用性判断是得到可靠分析结果的前提。对于通过校正集样本近红外光谱测量和标准方法测定的基础数据依靠因子分析技术建立的多元校正模型,提出将因子分析与Mahalanobis距离相结合判断定量模型适用性的方法,以近红外光谱测定柴油十六烷值为例,对影响模型适用性判断的一些因素进行了讨论。     

UV-改进目标因子分析法对混用除草剂4组分的同时测定

组分间存在交互作用的 4种除草剂组成的混合样采用UV 目标因子分析法进行同时测定 ,结果相对误差较大。同样实验条件下 ,引入一个非零截距因子 ,进行改进目标因子分析 ,结果令人满意。改进目标因子分析 UV法 ,不经分离对 4种除草剂同时测定的回收率分别为百草枯 99 4 7%～ 10 2 0 2 %、氰草津 98 93%～ 10 2 75 %、异丙甲草胺 98 13%～ 10 2 6 5 %、莠去津 97 4 2 %～ 10 3 2 0 %。4种除草剂回收率的标准偏差分别为百草枯 1 16 %、氰草津 1 84 %、异丙甲草胺 1 84 %、莠去津 2 5 5 %。实验结果表明 ,改进目标因子分析方法对此类混用除草剂的同时测定具有较高的准确度和精密度。     

因子分析法分离混合物光谱

本文发展了一个因子分析软件(FACANA),它包括主因子分析、非正交变换以及目标检测。因子分析在自然科学和社会科学中有着广泛的应用。在分析化学方面,因子分析可以分解混合物的原始数据矩阵,得出抽象行矩阵和列矩阵,行矩阵和列矩阵分别相应于本征光谱矩阵和浓度矩阵。但不幸的是,抽象行矩阵和列矩阵不具有明确的物理和化学意义。FACANA的核心是采用非正交变换将抽象行矩阵和列矩阵转换成具有物理意义的本征光谱矩阵和浓度矩阵。FACANA可以从混合物中分离纯化合物光谱,混合物中组分数可达6个。如果组分数超过6个,可将非正交变换得到的结果作为FACANA的目标检测子程序的初始检测矩阵,目标检测程序可以用迭代逼近优化行矩阵,使之成为可供解释的光谱矩阵。除非正交变换和目标检测以外,本文研究、比较了不同的主因子分析方法并提出一个综合方法,提高了确定因子数目的准确度。因此,FACANA可用于分离混合物中的各组分光谱,特别是在对混合物的组成缺乏了解的情况下,它是得到纯组分光谱的有力手段。     

因子分析法分离混合物光谱

引言因子分析在化学和物理学中有广泛应用,包括色谱、光谱、核磁共振和质谱中的数据处理,也涉及到物化、环境和生物医学等学科的数据分析。对于混合物组分分析,因子分析可以分解混合物数据矩阵得到行和列矩阵,分别相应于本征光谱矩阵和浓度矩阵。但是这种抽象的行矩阵和列矩阵不具有物理和化学意义,因此有人为解决这个问题进行了工作,1979年Knorr用“纯质量”方法通过非正交变换得到了混合物的纯组分质谱,但组分数     

基于FA-RBF神经网络的压力传感器的温度漂移补偿法

针对温度对硅压阻式压力传感器输出的影响问题,提出基于因子分析和RBF神经网络相结合的补偿方法.利用因子分析实现对原始信息的筛选和降维;结合RBF神经网络的非线性映射、自适应能力和强容错性对补偿过程进行建模,减少网络的输入,利于简化网络结构,进而加快收敛,节省运行时间,提高网络的学习速率与泛化能力.研究结果表明,该方法有效地抑制了温度对压力传感器的影响,提高传感器的稳定性和准确性.     

因子分析法校下在ICP—AES中光谱干扰及与其他方法的比较

本文将目标变换因子分析用于电感耦合等离子的子发射光谱分析中光谱干扰的校下在，对因子分析法校正谱线重叠和结构背影干扰作屯较详细的讨论。     

基于因子分析方法的相位同步脑电源的时-空动力学分析

头皮脑电时间序列的相关性是大脑皮层源的相位同步性的一种体现,因此对相位同步源进行定位,同时找到源对应的时间序列在脑成像研究领域具有重要意义.基于Rössler 模型提出仿真相位同步偶极子源的时间序列的方法,利用时间序列进行同心四层球头模型正演,获得仿真头皮脑电数据.提出了基于最大似然因子分析的相位同步脑电源的时-空动力学分析方法,对仿真和真实头皮脑电数据进行了验证,并与主成分分析法进行对比.仿真实验结果表明:最大似然因子分析法估计的时间序列与仿真源的时间序列具有更高的相关系数,同时估计源与仿真源 关键词： 脑电图 相位同步 因子分析 主成分分析     

小波分析与因子分析对吸收光谱去噪性能比较的初步观察

本文就因子分析和小波分析对吸收光谱的去噪能力进行了比较,并考察了此两种技术的不同联合方式的去噪功能,获得了一些初步的结果。     

迭代目标转换因子分析光度法同时测定钐铕钆富集物中的铁和铝

基于铬天青S－CTMAB与Fe^3 、AI^3 离子的显色体系中两组分吸收光亦灵敏度高及选择性差的特点,采用迭代目标转换因子分析法处理数据。首先根据主因子分析对未知样品进行组分数统计,然后构造列空间正交投影矩阵,以体系中可能存在组分的光谱向量为待检验光谱,确定试样的真实组成从而完成定性分析。然后以构成的行空间正交投影矩阵对浓度矩阵进行迭代运算而完成定量分析。本方法对人工合成样及实际钐铕钆富集物样品的分析均取得了满意结果。     

平行因子分析法在太湖水体三维荧光峰比值分析中的应用

以太湖水样三维荧光光谱数据为例,提出在采用平行因子分析法(PARAFAC)处理后的荧光数据中提取荧光峰强度计算荧光峰比值进行水环境分析评价的方法,较直接在水样原始荧光谱图中获取的荧光峰强度更加准确客观。天然水体中各水样间由于受荧光团复杂多样性等因素的影响,某类荧光物质荧光峰的激发发射波长位置并不是固定不变的,就同一水样而言各类荧光峰之间的相互重叠干扰也将影响到荧光峰强度和位置的准确判断。而在PARAFAC模型各因子中提取相应荧光峰值可以保证各水样间同类荧光物质荧光峰在同一位置又有效减弱同一水样中各类荧光物质荧光峰之间的相互干扰,更加高效准确的利用荧光峰比值进行水环境分析。区域差异性分析时水样因子得分比值的区域变化与原始荧光峰比值变化趋势是一致的。     

PARAFAC法解析太湖水体DOM三维荧光光谱

采用平行因子法(PARAFAC法)对太湖水样溶解性有机质(DOM)三维荧光光谱进行解析。通过比较因子数分别为3,4和5时,PARAFAC模型的核一致函数、 激发和发射光谱误差平方和、 各水样模拟的三维荧光光谱和残差谱图等情况,选择因子数为3作为太湖水样DOM三维荧光光谱PARAFAC模型的最佳因子数。太湖水样DOM的3类主要荧光组分分别是类腐殖质荧光物质、 类色氨酸荧光物质、 类酪氨酸荧光物质。     

基于数据库进行乏燃料鉴别的多元统计分析研究

近年来,随着国际核军控形势的变化,包含防扩散、防核恐及核安保的多边国际军控合作越来越受到重视.核取证技术作为防扩散、防核恐及核安保的一项核心技术,在对涉核非法活动的威慑、阻止以及响应方面具有重要作用,值得深入研究.目前针对核取证技术的研究较多,主要集中于材料的表征和数据的解读.其中解读作为核取证研究技术中最重要的一环,所面对的对象是多种多样的,包括铀矿石、黄饼、核燃料、乏燃料等,而其中乏燃料由于其潜在的威胁越来越受到重视.本文聚焦于在核取证场景中利用多元统计分析方法进行乏燃料鉴别的研究,主要是利用因子分析、判别分析和回归分析方法对乏燃料组分进行分析,研究各方法的适用范围,并为未来可能的利用数据库进行乏燃料鉴别的工作提供理论依据与可行方案,为相关核取证溯源工作的顺利开展提供支撑.     

湖泊水体三维荧光光谱的PARAFAC法在污染源解析中的应用

基于三维荧光光谱矩阵的PARAFAC模型中因子得分反映混合物各因子相对浓度和比例这一特征,将其应用到混合物源解析的研究。对于因子与来源物质光谱不一致的情况考虑将来源物质荧光矩阵和混合物荧光矩阵均作为模型三维数据矩阵的元素进行分析,推导出混合样品与源物质荧光矩阵之间的关系式。该关系式系数由因子得分组成,反映了混合样品各来源物贡献率的相对大小,能够作为来源物量化研究的参考指数。在湖泊污染物源解析的应用中,利用混合水样和污染源水样荧光光谱矩阵建立上述关系式,关系式各系数可作为湖泊水体污染源源解析研究的参考。     

基于因子分析和结构方程建模的应急装备保障能力指标优化

应急装备是非战争军事行动装备的重要组成部分,其保障能力评价是指导保障资源分配的重要因素。针对战争行动装备保障能力评价指标在非战争军事行动应急装备保障中出现结果不稳定的问题,提出了运用因子分析和结构方程建模对传统指标进行改进的方法。在传统评价指标的基础上,通过因子载荷分析提取评价指标的本质因子,结合应急装备的特点,对传统评价指标进行重构,降低了指标间的冗余,提高了评价指标间的独立性,确定了指标的权重,实现了评价指标的量化;通过结构方程建模,利用解释方差分析,验证了本质因子提取对系统的支撑度,解决了传统指标应用于非战争军事行动领域导致结果不稳定的问题。     

An Entropy-Based Tool to Help the Interpretation of Common-Factor Spaces in Factor Analysis

This paper proposes a method for deriving interpretable common factors based on canonical correlation analysis applied to the vectors of common factors and manifest variables in the factor analysis model. First, an entropy-based method for measuring factor contributions is reviewed. Second, the entropy-based contribution measure of the common-factor vector is decomposed into those of canonical common factors, and it is also shown that the importance order of factors is that of their canonical correlation coefficients. Third, the method is applied to derive interpretable common factors. Numerical examples are provided to demonstrate the usefulness of the present approach.