杜振华
,
张磊
,
刘树业
色谱
doi:10.3724/SP.J.1123.2011.00314
采用高效液相色谱-轨道离子阱质谱联用(HPLC-LTQ Orbitrap XL MS)代谢组学研究平台分析不同阶段肝硬化病人和健康人群的血清标本,获取代谢轮廓.采用模式识别方法结合非参数检验对数据进行分析.研究发现,由肝硬化A级组、B级组、C级组和健康对照组的代谢轮廓构建的正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)模型(P2(Y)=90.1%,Q2=66.7%),对检测组数据的预测准确率达到93.8%,具有很好的判别能力.从代谢轮廓中可以鉴别出用于区分不同疾病阶段的特异性代谢标志物,如溶血磷脂酰胆碱、甘氨鹅去氧胆酸、半胱氨酸、甘氨酸、氨基己二酸、哌可酸等.研究结果表明:利用代谢组学方法获得的血清代谢轮廓可以用来构建区分模型和寻找代谢标志物,为乙肝肝硬化的诊断和监测提供支持和依据.
关键词:
液相色谱-质谱联用
,
正交偏最小二乘判别分析
,
乙肝肝硬化
,
代谢轮廓
,
代谢组学
,
血清
原长海
,
梁志岗
,
姚志湘
,
粟晖
,
李敏玲
涂料工业
基于聚氨酯中游离异氰酸酯不能快速无损检测的现状,利用光纤光谱技术和拉曼光谱仪,根据化学计量学和偏最小二乘原理,对聚氨酯中-NCO的定量分析方法进行研究.在-NCO的拉曼特征峰波段,对聚氨酯样本的拉曼光谱数据和-NCO实测值进行回归分析,建立了聚氨酯中游离-NCO的定量分析模型.选取的主成分数为12时,校验集的相关系数r=0.997 8,交互验证均方根误差(RMSECV) =0.110 7;预测集相关系数r=0.983 6,交互验证均方根误差(RMSECV)=0.264 7,预测集的相对误差＜7％.结果表明:所建立的模型具有较好的预测能力,稳健性较强;检测时间从传统方法的几十分钟降低到1 min内,提高了-NCO的检测效率.
关键词:
聚氨酯
,
拉曼光谱
,
偏最小二乘
,
异氰酸酯(-NCO)
于洪海
,
张新平
,
胡云峰
冶金分析
doi:10.3969/j.issn.1000-7571.2004.02.004
在钨(钼)-2,4-二氯苯基荧光酮-CTMAB显色体系中,用偏最小二乘法(PLS)与神经网络(NN)联用辅助分光光度法,不经分离,同时测定合金钢中钨和钼.经比较,结果优于PLS法和BP神经网络法.
关键词:
钨
,
钼
,
2,4-二氯苯基荧光酮
,
神经网络
,
偏最小二乘法
孙同贺
,
罗志才
,
姚朝龙
,
宛家宽
中国有色金属学报
当误差含变量(EIV)模型的设计矩阵病态时,采用普通整体最小二乘(TLS)算法得不到稳定的数值解.为了减弱病态性,在整体最小二乘准则的基础上附加解的二次范数约束,组成拉格朗日目标函数,推导EIV模型的正则化整体最小二乘解(RTLS).然后将RTLS的求解转换为矩阵特征向量问题,设计一个迭代方案逼近RTLS解.通过L曲线法求得正则化因子来确定正常数,从而避免人为选择正常数的随意性.数值实例表明,提出的迭代正则化算法是有效可行的.
关键词:
EIV模型
,
病态问题
,
正则化整体最小二乘
,
L曲线法
,
正常数
李桂香
,
王磊
,
王元麒
,
李继定
膜科学与技术
提出基于三段膜分离过程的智能模型,并应用它在线分析炼厂气氢回收过程中的关键性能参数.首先,应用网格搜索和交叉验证,结合贝叶斯估计得到最小二乘支持向量机的sig2和gam参数的最优值;然后,建立基于最小二乘支持向量机的三段氢回收膜分离过程模型;最后,基于Matlab2010a软件平台和现场数据编程建模,对炼厂气氢回收过程中的关键性能参数进行在线预测分析.仿真结果表明,模型正确合理、预测速度快,其预测值和实际测量值基本吻合,误差小,可以很好地反映出三段膜膜组件良好的分离性能,对气体膜分离过程中的参数在线检测和过程实时优化控制具有一定的指导意义.
关键词:
气体膜分离技术
,
最小二乘支持向量机
,
三段
,
在线检测
,
实时优化控制
黄风立
,
林建平
,
许锦泓
,
娄勇坚
高分子材料科学与工程
注塑模浇注系统设计是模具设计中较为重要的一环,因此对浇注系统的优化设计研究开展得较早,但在已有的研究中,均没有考虑随机因素波动对成型质量的影响.针对该问题,选取最大翘曲变形量为成型质量指标,提出了基于可拓关联变量筛选、移动最小二乘及蚁群优化的浇注系统稳健设计方法,通过数值模拟及实例验证,表明该方法减小了响应的方差,并有效地提高了塑件的尺寸公差.
关键词:
浇注系统
,
稳健设计
,
移动最小二乘
,
蚁群算法
景琳琳
,
袁守谦
,
李都宏
物理测试
将偏最小二乘法与BP人工神经网络结合,建立了一种新的预测模型：PLS-BP神经网络模型。模型应用偏最小二乘法来提取主成分R及得分T,根据交叉有效性检验和留N法来确定PLS的成分个数,PLS-BP网络的输入数目和网络隐含层的节点数目,最终确定网络的结构为6-11-1。应用该模型可以有效地避免几个因素之间的多重相关性问题,同时也能更好地解决非线性问题,克服了偏最小二乘和单纯BP网络的缺点。在钢筋屈服强度的预测中表明,应用PLS-BP模型预测的误差均小于1.03%,比应用于偏最小二乘回归模型的误差6.19%要小得多,并且预测值和实际值比较吻合。
关键词:
偏最小二乘法
,
BP神经网络
,
屈服强度
阳春华
,
任会峰
,
许灿辉
,
桂卫华
中国有色金属学报
由于浮选性能受多种因素的制约,适宜的矿浆pH值是高效泡沫浮选的关键.针对pH值在线检测仪易受干扰、维护保养成本高等不足,结合泡沫浮选过程机理分析,以泡沫视频图像特征为辅助变量,将局部核函数和全局核函数加权组合,提高模型的学习和泛化能力,利用Schmidt正交化理论约简多核矩阵,减小计算量,建立基于稀疏多核最小二乘支持向量机的浮选矿浆pH值软测量模型.工业运行数据测试结果表明:所建模型具有预测精度高、反应迅速、稳定性好等优点,适于工业应用.
关键词:
pH值
,
软测量
,
多核最小二乘支持向量机
,
稀疏性
,
泡沫浮选
杜鹃
,
韩传基
,
蔡开科
钢铁研究学报
针对连铸过程的结晶器液面控制问题,提出了基于最小二乘支持向量机技术的预测模型的预测控制方法.利用最小二乘支持向量机对非线性过程建立预测模型,采用非线性预测控制方法进行控制.以结晶器液面控制过程为控制对象进行仿真,仿真结果表明,最小二乘支持向量机的建模方法可以有效地建立预测模型并且具有较好的泛化能力,基于这种预测模型的预测控制具有很好的控制性能.
关键词:
连铸
,
结晶器液面控制
,
支持向量机
,
预测控制
,
非线性过程建模
