对数变换主成分分析的图像识别

为了进一步提升现有鲁棒主成分分析(PCA)算法处理含有异常样本数据的性能,提出了对数变换的PCA算法。为降低异常样本对目标函数值的影响,根据对数函数的性质建立了对数变换PCA算法的目标函数,证明了所提目标函数值小于标准PCA算法的。之后,给出了求解所提目标函数的一种优化算法,即为所提算法。通过迭代计算对角矩阵和进行特征值分解进行优化,证明了所提算法可以近似收敛于所提目标函数的最优解。分析证明了所提算法具有旋转不变性。为了更好地比较各算法处理异常样本数据的能力,使用AR数据库中的原样本作为异常样本,在其他数据库中人为添加了异常样本。与标准PCA算法、鲁棒PCA算法、包括贪婪求解的基于l1范数的PCA算法、非贪婪求解的基于l1范数的PCA算法、基于l2,p范数的PCA算法和基于最大相关熵的PCA算法在AR、Extended Yale B、CMU PIE这3个人脸数据库和MNIST这1个手写字符数据库进行了实验对比,结果表明:所提算法均得到了最低的重构误差和最高的识别精度;所提算法具有良好的收敛性能,一般迭代5到6次即可收敛。     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

模拟移动色谱在天然产物活性成分提取领域的研究进展

模拟移动床色谱技术(SMB)是一种先进分离技术,已经广泛的应用于石油、糖类、手性药物和氨基酸等领域。随着我国模拟移动色谱技术的快速发展,以及天然产物活性成分的提取与纯化的迫切需求,模拟移动色谱技术在天然产物活性成分提取方面也有涉及,但是总体的数量和质量均不尽人意。本文查阅大量资料以及长期在本领域的实践经验,综研究模拟运动色谱在天然产物活性成分提取方面的现状,希望通过本文的研究可以促进模拟运动色谱在天然产物活性成分提取与纯化领域的快速发展。     

脂肪酸成分的气相色谱分析

本文用气相色谱法对从粮油下脚所得的脂肪酸进行了成分分析     

C-isotope composition and correlation of the Upper Neoproterozoic in Keping area, Xinjiang

C-isotope analysis of the carbonates in the Upper Neoproterozoic in Keping, Xinjiang indicates that the Qigebrak Formation and the Upper Sugaitbrak Formation mainly record positive C-isotope values, and a distinct positive excursion occurs in the lower part of the Qigebrak Formation. There are three negative excursions in the boundary between the Qigebrak Formation and the Cambrian, the uppermost and lowermost Upper Sugaitbrak Formation. These characters resemble those of the Upper Neoproterozoic in the Three-Gorge area, which suggests that the Upper Sugaitbrak Formation and Qigebrak Formation can be correlated with the middle and upper parts of the Doushantuo Formation and Dengying Formation, respectively. The negative excursion at the top of the Upper Sugaitbrak Formation corresponds to that at the top of the Doushantuo Formation, while the negative excursion at the bottom of the Sugaitbrak Formation can be correlated with that at the middle part of the Doushantuo Formation in the Three-Gorge area and that at the top of the Hangelchaok diamictites in the Quruqtagh area.     

房地产宏观需求预测

本文使用定量预测技术对房地产进行宏观需求预测,通过Matlab,对历史数据进行处理,得到多种曲线拟合的数学模型,并利用主成分分析筛选要素,最后建立主成分回归曲线模型来进行预测。     

主成分分析在湖泊富营养化污染程度综合评价中的应用

利用一种改进了的主成分分析综合评价法 ,通过Mathematica软件计算 ,对我国十二个湖泊富营养化污染状况作了评价排序 ,给出了排序结果 ,与常规方法的排序结果进行了比较。主成分分析法应用的关键在于确定各项指标的权重     

葛根HPLC指纹图谱及模式识别研究

采用高效液相色谱法,建立9种不同产地的葛根样品的指纹图谱,并利用化学计量学中的主成分分析和聚类分析方法对所得到的葛根HPLC指纹图谱进行模式识别的研究,实现了9种不同产地葛根样品的分类.本研究获得的指纹图谱较全面的反映不同产地的葛根的特征差异,可为葛根的质量控制及综合评价奠定基础.     

安徽琅琊山种子植物区系科属地理成分分析

安徽琅琊山种子植物区系组成丰富,有种子植物132 科、522 属、925 种,其中裸子植物8 科、21 属、39种,被子植物124科、501属、886种。分析表明,琅琊山种子植物地理成分复杂,过渡性明显。区内132 科的地理成分可划分为15种分布型,522 属的地理成分可划分为15 种分布型、14 个变型,区系表现为温带性质。聚类分析结果显示,该区植物区系与安徽清凉峰、马鬃岭、福建龙栖山、浙江古田山关系密切,与安徽皇藏峪和山东沂山有一定差异。     

主成分回归的主成分选择准则

结合回归自变量选择的Cp准则及平均残差平方和准则，讨论了利用主成分回归时如何选择主成分可在一定程度上避免人为性，提出了两个准则，以供实际应用时参考。