低信噪比神经元锋电位信号的分类方法

基于离散序列小波变换和主元分析，对低信噪比的神经元锋电位信号提出了新的分类方法。通过对原始信号进行尖峰检测，获得尖峰信号样本，对每个样本进行离散序列小波变换之后，再对小波变换系数进行主元分析，选取主元进行聚类，实现对原始信号的分类。将该方法应用于多电极细胞外记录的小鸡视网膜神经节细胞电活动信号分析，并据此推断出某电极附近的神经节细胞的个数。仿真结果表明，在低信噪比情况下，该方法比单纯通过小波变换进行分类的方法更有效。     

企业安全评价分析方法及应用

依据某机车车辆厂的特点，建立了安全性评价指标体系，并用主成分分析法对数据进行分析处理，求出指标综合表达式和排序结果，通过对数据进行简化处理，能够找出指标间的相互关系，从而得到指标的客观权重，能更客观地反映企业的安全生产状况，并指出了主成分法应用于安全评价中的特点。实例分析表明，该方法是一种切实可行的方法。     

基于克隆选择算法的人脸特征选择

针对经典PCA算法在人脸特征提取上的局限性,提出了一种基于克隆选择算法的特征选择方法．克隆选择算法的收敛速度快,具有较强的全局搜索能力,可以快速搜索到最有利于分类的特征空间;因此利用克隆选择算法对PCA变换后的特征向量进行选择,可以有效避免PCA只选择人脸轮廓信息,而忽略细节信息的不足,在人脸识别中取得了较好的效果．通过对ORL和Yale人脸库的仿真实验表明,该方法无论在识别率、降维效果还是稳定性方面,性能均优于遗传算法,不但有效降低了特征向量维数,还将人脸识别率提高到91．5％,因此研究该算法具有很强的现实意义．     

太湖水质指标因子分析

采用多元统计因子分析方法。对太湖11个监测站CODMN、BOD5、DO、NH4N、NO2、NO3、TP、TN、PO4等9个水质指标进行因子分析计算，探索其相关关系，为水资源规划、水环境治理提供参考。从原始数据中提取占总方差87．26l％的两个因子来反映水体的污染程度，经分析两个因子的物理含义分别为富营养化因子和耗氧量因子。结果表明，因子分析方法能真实、准确分析出太湖各站各水质指标的内在关系。     

基于小波变换的主元分析人脸图象识别

基于小波变换的主元分析人脸图象识别高西奇，周洪祥，何振亚（东南大学无线电工程系，南京２１００１８）人脸图象识别是模式识别领域的一个重要研究课题［１，２］，但是由于人脸虽有固定结构而无固定形状的特殊性，人脸的自动识别非常困难，特别是要求机器在学习之后能...     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.     

十二种常用中草药中微量元素的主成分分析

在已有实验数据的基础上,采用主成分分析法,对12种常用活血化瘀类中草药微量元素与质量之间的关系进行综合评价。本文计算获得了3个主成分及相应的主成分方程,表明主成分分析和因子得分可以用于12种中草药质量的综合评价,分析结果可以为药品研制和应用提供科学依据。     

基于主成分分析和投影寻踪的风电场项目综合评价

针对风电场项目在规划、投建、运行过程中牵涉因素众多,且存在重叠性或相关性,难以直接优化选择的问题,采用主成分分析和投影寻踪组合的方法综合评价风电场项目的经济效益,并选择出最优的风电场项目规划方案.研究表明,投影寻踪主成分分析方法既不减少评价指标的信息量又能简化运算,通过对原始变量一维投影的研究,寻求其中起主要作用的少数综合指标,得到的新指标是原始指标的线性组合.最后,把该综合评价模型应用到浙江舟山4座拟建的风电场项目中,结果表明该模型的合理性与科学性.     

烤烟营养元素分布特征的主组分分析

以烤烟为对象,按田间试验和盆栽试验测定其不同生育期叶、茎、根的生育期叶,磷,钾,钙,镁,铁,锰,锌、铜、硼１０种元素含量。运用化学计量学中的主组分分析方法,讨论了这些营养元素分布特征,表明,各部位有特征元素,硫,磷,钾,钙,镁等中常量元素,在烟叶中有较高的浓度分布,而烤烟中的铁,锰,锌,铜,硼等微量元素则在根部有较高的浓度分布。提示在进行烤烟矿质的植株诊断时要十分注意不同部位的差异,也说明了可将化     

容错粗糙主成分分析的属性约简方法

在分析大肠早癌荧光数据属性约简方法的基础上,提出一种基于容错关系信息熵的粗糙主成分属性约简方法.该方法首先针对数据的不完整特性,建立容错关系粗糙集模型.然后,引入随信息量减小而单调下降的信息熵,建立基于信息熵的容错关系粗糙集模型,并进行初步数据属性处理.最后,结合主成分分析方法,形成基于容错关系信息熵的粗糙主成分分析方法,在进行数据降维处理的同时提取数据特征.以大肠早癌荧光光谱为实验数据的分析处理结果表明,该方法可以有效地降低荧光光谱数据的处理维数,提取影响医疗诊断的特征数据,减少后续数据处理的复杂度.