基于主成分分析法地铁风机运行综合评价方法研究

主成分分析法(PCA)是从观测数据中获取主要信息的一种多变量统计方法。它用很少的新变量代替原有观测量,以寻找原观测量之间的相互关系,且不损失原始数据的主要信息,并且客观地确定权数,避免了主观随意性,尤其是对于大样本、多参量的情况,该方法简捷而有效。文章介绍主成分分析法的原理和它在地铁风机运行经济性综合评价中的应用,提出的地铁风机运行经济性的综合评价函数,为地铁风机的运行、管理、状态监测与诊断,提供了有效的特征指标。     

基于网格搜索的PCA-SVM道路交通标志识别

针对现有识别方法对交通标志的识别精度和算法效率不高的问题,提出了一种基于网格搜索的主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)道路交通标志识别方法。该方法首先采用主成分分析(PCA)法对交通标志进行降维处理,提取出交通标志的主元特征,然后利用网格搜索法(GS)对支持向量机(SVM)进行参数优化,最后利用参数优化好的支持向量机分类器实现对交通标志的识别。通过实验仿真,并与现有的其他交通标志识别算法进行分析对比,实验结果表明,本文方法在保证较高识别精度的同时,算法效率得到显著提高。     

高烈度地震区路域成灾因子敏感性分析

为了研究高烈度地震区公路走廊带地形条件震时对地质灾害的影响机理,找出路域地质灾害的主要地形成灾因子。以汶川地震汶川—理县灾区为研究区域,应用考虑特征值和贡献率的主成分分析理论,基于地理信息系统技术平台,选取地面高程、地表坡度、地表起伏度、地表粗糙度进行地质灾害成灾因子的主成分分析,并对各指标进行敏感性分析,确定了路域地形条件的主要成灾因子。分析结果表明:地表坡度和地面高程是汶川—理县地区地质灾害的主要地形成灾因子,其累积贡献率达到98.165%,第1主成分中地表坡度、地表起伏度和地表粗糙度主成分荷载为0.987,0.981和0.990,第2主成分中高程和地表坡度主成分荷载为0.987和0.089,以地表坡度的影响尤为突出。     

轨道交通与城市发展协调性评价

通过选取城市发展与轨道交通建设的主要指标,利用主成分分析法,分别计算轨道交通和城市发展的综合发展指数;借助模糊数学中的隶属度函数,定义轨道交通与城市发展的协调度;以此为基础,建立轨道交通与城市发展协调性评价方法。以上海为例,对轨道交通与城市发展协调性进行实例研究,对评价结果进行分析。     

联合L1范数和迹范数的数据降维模型及其优化算法

主成分分析(PCA)是多元分析中广泛应用的降维方法,但是传统的降维模型一般是基于矩阵的秩,然而秩的计算是非凸、不连续的问题且计算复杂。本文针对这一问题,提出联合更具鲁棒性的L1范数和具有凸性的迹范数建立一种联合数据降维模型,针对模型的优化提出基于拉格朗日乘子的优化算法。最后将模型应用于UCI数据集以及Yale人脸数据集和扩展Yale B人脸数据集进行数据处理。数学分析和可视化实验结果都表明模型和优化算法是有效的。     

基于快速S变换的电能质量主成分分析方法

针对电能质量分析中S变换计算量大,及支持向量机分类识别需要设定特征参数的问题,文章将一种新的s变换的快速算法（FST）与主成分分析（PCA）相结合,并应用于电能质量分类识别。首先从FST域提取几种电压扰动的模系数;进而利用PCA进行降维处理并提取主要特征成分;然后获得投影矩阵;最后待识别电压信号投影后,根据最近邻分类器进行分类识别。仿真结果表明,电压扰动FST域模系数的特征成分主要在低频段,因此识别结果准确率高、计算时间短,并且算法本身有一定的抗噪声能力,能较好地实时处理电能质量扰动。     

北京市生活垃圾成分及理化特性分析

以北京市城区为背景，通过深入现场调查研究，对北京市生活垃圾各发生主体的垃圾构成进行分析，对各发生主体均分析了含水量、容重、发热值等理化特性，为废弃物减量化、无害化与资源化提供依据。     

基于主成分分析法的城市交通路口相关性分析

根据城市交通流量的特点，提出采用主成分分析法分析城市交通路口的相关性，并给出了相应的的计算模型和算法．作为实例，通过对北京市20个路口交通流量历史数据的分析，获得了路口相关性的分析结果，为实现交通信号灯的智能控制和车辆诱导提供了部分基础数据。     

洛美沙星葡萄糖注射液的药效学研究

报道了洛美沙星葡萄糖注射液的体内、体外抗菌活性，并与其口服制剂及环丙沙星注射液进行了比较。结果表明：洛美沙星注射液是一种广谱、高效、作用迅速的抗菌药物，对革兰氏阳性茵的MIC为0．31～20mg／L，对革兰氏阴性菌的MIC为0．005～10mg／L。杀菌实验表明：对金葡菌、大肠杆菌、痢疾杆菌、肺炎杆菌及绿脓杆菌为杀菌作用。抗菌效果基本不受PH、接种菌量和血清蛋白结合的影响。体内效果（ED50）优于口服制剂。体内、外抗菌活性近似于环丙沙星。     

微生物絮凝剂产生菌的筛选及其培养基成分优化

通过菌种富集、分离、纯化从天然土壤中筛选出三株具有较高絮凝活性的微生物絮凝剂产生菌(MB1-6-5、MB6-6-3、MB6-6-11),并对其中絮凝活性最高的MB6-6-11培养基成分进行了正交实验,找出了最佳培养基成分比例.经优化后,MB6-6-11对高岭土悬浊液的絮凝率可达93.6%.