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基于主成分分析模型对富硒竹笋品质的关键成分综合评价被引量：1: 2024年; 以竹笋为研究对象,每个品种采集无损害的竹笋3根,利用差异显著性对21种竹笋的干物质、可溶性糖、脂肪、硒元素含量、体外抗氧化活性、果形指数和可食部质量7个关键成分进行研究,科学评价不同竹笋的综合品质。利用超声波辅助荧光分光光度法和国家食品检测标准方法对21种竹笋的7个关键成分进行分析检测,最后利用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对21种竹笋的品质进行综合评价。结果显示,通过对21种竹笋的干物质、可溶性糖、脂肪、硒元素含量、体外抗氧化活性、果形指数、可食部质量的研究,发现不同竹笋中关键成分含量差异较大,其中硒元素含量、体外抗氧化活性、脂肪含量的差异性最为明显;通过PCA模型提取了3个主成分并对8种富硒竹笋和13种普通竹笋进行了综合品质评价,其中富硒竹笋X2、富硒竹笋X3、富硒竹笋Y2的品质较好。本研究建立的竹笋品质评价模型科学、合理,可广泛用于富硒竹笋产品的综合品质评价。; 吴江聂晓兵杨硕贺强马坤伟陈途; 关键词：竹笋富硒主成分分析荧光分光光度法

上海市规模以上工业企业的从业人数探讨——基于聚类分析和主成分分析模型: 2024年; 本文选取了2021年上海市规模以上的工业企业(包含33个行业),不同职业类型的从业人员期末人数数据。通过系统聚类和K均值聚类方法进行聚类分析,对这33个行业进行分类,系统聚类将其分为4类,K均值聚类分别分为4类和5类两种情形。再通过主成分分析,确定不同职业类型中的第一主成分和第二主成分,然后计算得分,得到主成分综合评价。结果表明,上海市各行业里从事计算机、通信和其他电子设备制造业,汽车制造业和通用设备制造业的人数较多。随着大数据时代的发展,未来相关领域的从事人数是否会进继续增加,值得学者进一步探讨。; 马飞雅; 关键词：系统聚类 K均值聚类主成分分析从业人数

一种基于广义非凸张量鲁棒主成分分析模型的针对彩色图像和视频的非局部去噪框架: 本发明公开了一种广义非凸的张量鲁棒主成分析模型的彩色图像视频局部去噪框架，包括以下步骤：提出广义非凸张量鲁棒主成分分析模型；广义非凸张量鲁棒主成分分析模型能够同时对被高斯噪声、脉冲噪声以及两者混合噪声污染的彩色图像及视频...; 赵丽张笑钦郑晶晶王文哲

面向计算机视觉的鲁棒主成分分析模型及应用研究: 如何从高维数据中有效获取低维子空间结构是机器学习、数据挖掘和模式识别等领域关注的重要问题。主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)模型作为一种经典的维数约减方法,已被广泛应用于从高维...; 黄影; 关键词：血管提取

一种新的广义鲁棒主成分分析模型及其图像去噪应用: 2024年; 文章在结合加权S_p范数最小化的鲁棒主成分分析(WSNM-RPCA)模型与广义鲁棒主成分分析(GRPCA)模型的基础上,同时利用l_(2,1)范数重新构造了一种新的广义鲁棒主成分分析(GWSLRPCA)模型.新的模型提升了对矩阵重要秩成分恢复的准确性,并运用随机排序的交替方向乘子法对新模型进行求解.数值实验结果显示,新的模型GWSLRPCA对被混合噪声污染的图片不仅能分离出图片的有效低秩信息以及其他的噪声部分,而且GWSLRPCA的图像恢复效果更佳.在客观评价标准上GWSLRPCA的各项数据也优于Mean-Filter、WSNM-RPCA与GRPCA模型.; 袁柳洋汪大为贾世会贾世会; 关键词：混合噪声鲁棒性

基于主成分分析模型的古代玻璃分类规律研究: 2023年; 古代玻璃具有极高的研究价值。为了对历史进行深入研讨,切实了解文物的本来面貌,而在研究的过程中对成分的分析十分重要,同样鉴别的步骤必不可少,因而对于古代玻璃的成分分析和鉴别具有重大的意义。文章旨在分析古代玻璃的成分以及对玻璃类别的鉴定。依据相关数据进行建模并解决以下问题:依据数据分析高钾玻璃、铅钡玻璃的分类规律;对于每个类别选择合适的化学成分对其进行亚类划分,并对分类结果的合理性和敏感性进行分析。对玻璃分类规律进行分析,对不同类别玻璃的化学成分含量进行图表定性分析、使用偏最小二乘法得到以是否风化与化学成分含量作为自变量的玻璃分类模型来实现定量分析;并分别对高钾玻璃和铅钡玻璃进行主成分分析,求得各得分系数矩阵,接着通过得分值进行大类下的亚类划分,高钾玻璃通过得分情况分为两类,铅钡玻璃通过K-means聚类将得分情况分为两类,得到划分结果;最后从模型和分类的角度出发对合理性进行检验说明,得出较强的合理性,参考各化学成分参量的变化对敏感度的影响,证明其较高准确性。; 李嘉康段剑洲冯佳文; 关键词：SPSS分析主成分分析关联性分析

推广的张量鲁棒主成分分析模型及其应用: 2023年; 近年来,张量在处理可视化数据方面有广泛的应用,以鲁棒主成分分析(RPCA)为基础,将其扩展至张量情况,张量鲁棒主成分分析(TRPCA)被提出,该模型已经成功应用于恢复彩色图像、视频的前背景分割等方面。然而TRPCA仅仅考虑了本身具有低秩性的图像,不能校正倾斜的彩色图像,为了解决这个问题,本文通过考虑变换后张量的低秩性和稀疏性进行建模,对TRPCA进行了推广,同时,我们还引入了张量的F范数来更好地处理高斯噪声和分割视频的动态背景。最后,在不同类型的彩色图像和视频上进行了大量实验,证明了本文方法的有效性。; 王颖唐科威; 关键词：高斯噪声

主成分分析模型的获取方法、装置和电子设备: 本申请提供了一种主成分分析模型的获取方法、装置和电子设备，在获取主成分分析模型时，可以先根据多个样本数据，确定初始主成分分析模型中的模型参数在当前迭代点的迭代方向，对当前迭代点的迭代方向进行转换，得到当前迭代点的黎曼梯度...; 沈力黄新建陶大程

信息熵改进主成分分析模型的链路预测算法被引量：1: 2022年; 针对传统的链路预测在不同结构特征的网络中的计算结果不稳定的问题,提出了基于信息熵改进主成分分析(PCA)模型的链路预测算法。首先,用随机森林(RF)确定7个相似性指标作为最佳特征集合;然后,将七个相似性指标组合在一起提出基于信息熵改进PCA的特征信息融合模型,在对特征信息赋予权重后,把该模型与单机制算法结合后在6个真实数据集上验证其正确性以及校验效果;最后,通过与混合链路预测算法比较曲线下面积(AUC)值来验证基于所提模型的链路预测算法的可行性和有效性。实验结果表明,所提出的链路预测算法比有序加权平均算法(OWA)和集成模型链路预测算法(EMLP)在预测精度AUC值上分别提升了2.5~12.46个百分点和0.47~9.01个百分点,具有较好的稳定性和准确性。可见,将所提算法应用到不同结构特征的网络中能得到更稳定、更准确的链路预测结果。; 孟昱煜郭静; 关键词：复杂网络信息熵主成分分析

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