导读:本文包含了核偏最小二乘法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:偏最小二乘法,替代模型,翼型稳健设计
核偏最小二乘法论文文献综述
蔡文杰,黄俊,黎茂锋,刘志勤,陈立伟[1]（2019）在《基于偏最小二乘法的翼型稳健设计替代模型》一文中研究指出翼型的稳健设计就是要实现翼型对外界噪声因素不敏感,使翼型实现性能高且稳定的目标;翼型设计经过了几十年的研究发展,目前常用的翼型稳健设计主要是采用风洞和数值模拟两种方式,但它们也分别有成本高和计算量大的不足;通过对建模方法进行研究,提出了一种基于偏最小二乘法(PLS)的翼型稳健设计方法,采用该方法对基准翼型RAE2822选取11个设计变量(10个外形设计变量和马赫数)进行稳健设计后将其与基准翼型的阻力系数进行对比;结果表明使用偏最小二乘法替代模型所获得的稳健翼型,其阻力系数的均值和方差较基准翼型分别减小了44%和82%,其气动性能更好且性能更加稳定;使用偏最小二乘法替代模型进行翼型稳健设计具有成本低,计算速度快的特点,且能满足基本的结果精度要求,具有实际的应用价值。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年11期）
苗雪雪,苗莹,龚浩如,陶曙华,陈英姿[2]（2019）在《不同偏最小二乘法的近红外光谱技术测定大米中水分的研究》一文中研究指出通过近红外光谱法对大米中含水量进行分析,运用Kennard-Stone法对校正集及预测集样本进行选取,利用Range Normalization法、二阶导数和多元散射校正加一阶导数法,分别对近红外光谱进行预处理优化,并采用偏最小二乘法(PLS)、组合区间偏最小二乘法(SiPLS)和移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)分别建立了定标模型。结果显示,相较于全谱建模,2种变量优选方法都能在有效减少建模所用的变量数,同时提高模型性能。其中采用MWPLS优选变量所建的大米水分定量模型的性能最优,决定系数为0.9525,校正集均方根误差为0.4093。利用40个验证集样本对定标模型进行了验证和配对t检验,预测相关系数达0.9617,相对分析误差为3.64,模型预测值与标准方法测定值没有显着性差异,说明模型具有良好的预测能力。基于MWPLS的近红外光谱技术能够实现大米中水分含量的快速检测。(本文来源于《分析科学学报》期刊2019年05期）
张栋,孙兰香[3]（2019）在《基于偏最小二乘法分析沧州市新型城镇化发展影响因素》一文中研究指出本文以沧州市新型城镇化为例,比较沧州市、河北省、以及全国城镇化现状得出了沧州市新型城镇化存在的问题,收集了2012-2017年沧州市新型城镇化相关数据,应用偏最小二乘回归方法建模,得出影响沧州市新型城镇化发展的主要因素和次要因素,最后根据偏最小二乘回归结果对沧州市新型城镇化健康发展提出建议。(本文来源于《科技经济市场》期刊2019年09期）
石彦国,单彤彤,曾剑华,刘琳琳,朱秀清[4]（2019）在《基于主成分分析和偏最小二乘法的蒸煮大豆食味品质评价》一文中研究指出通过建立主成分分析结合偏最小二乘法(PLS)评价蒸煮大豆食味品质。以黑龙江45个大豆品种的理化指标、浸泡后的吸水率和膨胀率为自变量,以蒸煮后的硬度、咀嚼性和感官评分为因变量,应用偏最小二乘法判别模型中各变量的相关系数和变量投影重要性,筛选影响蒸煮大豆食味品质的主要因素并进行主成分分析。结果表明:通过PLS筛选出大豆钙含量、伴大豆球蛋白(7S球蛋白)、可溶性糖含量和膨胀率对蒸煮后大豆质构特性有主要影响。主成分分析检测得到4个主成分,累计贡献率达73.374%,可较好地反映蒸煮大豆食味品质信息。根据各主成分的贡献率得出蒸煮大豆的硬度、咀嚼性及7S球蛋白、11S/7S、钙含量等为蒸煮大豆食味品质的主要影响因子。利用主成分综合得分模型对不同品种的蒸煮大豆食味品质进行综合评分,筛选出5种适宜蒸煮加工的大豆品种,即:黑农85、合丰55、JD149、绥农42和东农251。(本文来源于《中国食品学报》期刊2019年10期）
张卫民,何文,吴拥军[5]（2019）在《近红外光谱结合偏最小二乘法测定复方阿司匹林/双嘧达莫成分含量》一文中研究指出采用近红外漫反射光谱分析技术对复方阿司匹林/双嘧达莫药物的有效成分进行测定,结合偏最小二乘(PLS)法分别建立了复方药物有效成分双嘧达莫及阿司匹林的相关模型,结果显示,复方阿司匹林/双嘧达莫中双嘧达莫PLS模型的相关系数R为0.99921,交互验证均方根误差(RMSECV)是0.00170,预测集均方根误差(RMSEP)是0.00291;复方中阿司匹林PLS模型的R为0.99517,RMSECV为0.000810,RMSEP为0.000831。由此表明,所建立的模型预测性能良好,均在误差范围内,说明方法准确可靠,可以用于实际生产中的在线控制。(本文来源于《云南化工》期刊2019年08期）
曾棋平,蔡小辉,吴坤林,杨丽娜,曹毅祥[6]（2019）在《基于正交投影偏最小二乘法对复方首乌藤合剂抗失眠作用的谱效关系研究》一文中研究指出目的探讨复方首乌藤合剂抗失眠作用与HPLC指纹图谱间的相关性。方法采用HPLC分析得到不同提取工艺条件下的复方首乌藤合剂指纹图谱;腹腔注射DL-4-氯苯丙氨酸建立大鼠失眠模型,用ELISA法测定大鼠海马体5-HT的含量,采用正交投影偏最小二乘法分析谱效关系。结果从指纹图谱中共确定21个共有峰,12个峰的变量投影重要性(VIP)均>1.0,复方首乌藤合剂指纹图谱中3个色谱峰对抗失眠发挥重要作用。结论复方首乌藤合剂抗失眠作用的物质基础与其所含多种成分共同作用的结果有关,通过谱效关系分析得到复方首乌藤合剂的抗失眠物质基础,可为制剂的质量控制提供实验依据。(本文来源于《药学实践杂志》期刊2019年05期）
张晓,蒋霞,石鲁珍,张树艳,张楠楠[7]（2019）在《基于GA的偏最小二乘法在近红外光谱识别苹果表面农药残留量的应用》一文中研究指出以喷洒不同体积分数毒死蜱农药的阿克苏红富士苹果为研究对象,探讨基于遗传算法(GA)的偏最小二乘法(PLS)在近红外光谱识别苹果表面农药残留量方面的可行性。首先运用Antaris Ⅱ近红外光谱仪进行原始光谱采集,利用3种预处理方法(MSC、SVN、SD)对原始光谱进行处理,建立PLS全谱模型,然后利用GA提取其原始光谱的特征波长,再用相同的3种光谱预处理方法处理后建立GA-PLS模型,并对两类模型进行比较分析。结果表明:各GA-PLS模型对训练集样本的拟合准确度得到了一定程度地提高;综合考虑模型的预测能力,经SNV预处理后所建立的模型可被判定为最佳模型;经SD预处理后所建立的模型的准确度和精度均优于在全谱区所建立的PLS模型。因此说明遗传算法可以简化苹果表面农药残留模型的复杂度,提高模型精度及稳定性。可见基于遗传算法的偏最小二乘法在近红外光谱识别苹果表面农药残留量的应用是可行的。(本文来源于《科技通报》期刊2019年08期）
吕峰[8]（2019）在《利用偏最小二乘法探究颜色与物质浓度辨识》一文中研究指出为了防止人主观因素给比色法产生较大的影响,因而建立颜色读数和物质浓度的数学模型运用到计算机上,使颜色读数数据与该物质浓度准确匹配。首先从5种物质在不同浓度下的颜色读数着手,对数据进行标准化处理,然后通过偏最小二乘法拟合五种物质在不同浓度下颜色读数的回归方程,编制回归系数直方图,并且利用回归函数计算平均相对误差,建立物质浓度与颜色读数的数学模型。(本文来源于《科技风》期刊2019年23期）
刘青松,胡炳梁,唐远河,于涛,王雪霁[9]（2019）在《干涉光谱结合偏最小二乘法反演热液CH_4的研究》一文中研究指出热液释放的高温甲烷气体经扩散作用先后进入海洋和大气,并对地球物理、化学和生物方面产生深刻影响。由于海洋溶解甲烷数据的缺乏,导致人们对深海热液释放甲烷的活动机制和环境效应还缺乏足够的认识。我们前期提出一种光学被动成像干涉系统OPIIS用于热液甲烷浓度、温度和压强的实时探测和长期观测。为了从OPIIS的干涉光谱中精确、稳定、快速的获取热液甲烷信息,采用将干涉光谱与偏最小二乘法相结合的方法处理OPIIS数据。首先分别建立叁个甲烷浓度、温度和压强的单因变量预测模型,再利用干涉条纹与辐射光谱的关系,间接建立干涉光谱与甲烷浓度、温度和压强的PLS预测模型,提高了预测模型在实际应用中的抗干扰能力和稳定性。基于洛仑兹线型建立了不同于大气环境的深海气体辐射模型,并利用HITRAN2016分子光谱数据库的光谱参数,建立了深海甲烷在任意浓度、任意温度和任意压强下的辐射光谱数据库。挑选热液其他气体对甲烷探测干扰较小的甲烷泛频带1.64～1.66μm内的六条谱线建立甲烷辐射光谱与浓度、温度和压强的偏最小二乘回归模型。另外,分析了训练集取样个数、取样间隔和主成分个数对提高预测模型综合性能的作用。利用不同训练集样本数,不同训练集取样间隔和不同的主成分数,分别建立96个浓度、温度和压强预测模型,并分别利用25组预测集样本对预测模型进行交叉验证。不同模型预测均方根误差和决定系数的对比表明,训练集取样个数、取样间隔和主成分个数等单一因素的改变并不能同时提高预测模型的预测精度、稳定性、适用范围和运算量等综合性能。经过平衡选取各项指标确定的最优回归模型的参数为:浓度、温度和压强的适用范围分别为5～375 mmol·L~(-1), 580～678 K, 10～34.5 MPa,浓度、温度和压强的训练集取样个数分别为50组, 25组, 25组,采样间隔分别为5 mmol·L~(-1), 2 K, 0.5 MPa,浓度、温度和压强预测模型的主成分数分别为2, 2, 5。浓度、温度和压强预测模型的预测均方根误差分别为3.082×10~(-6), 0.977 0, 5.052×10~(-3),决定系数分别为0.999 9, 0.998 9, 0.999 9。浓度、温度和压强的预测误差分别为±1.21×10~(-7),±3.63×10~(-3),±9.49×10~(-4),对应的预测精度分别为±45.4 nmol·L~(-1),±2.5 K,±3.3×10~(-2) MPa。结果表明,干涉光谱结合偏最小二乘法的反演算法可以精确、稳定、快速的获取热液甲烷气体的浓度、温度和压强信息。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年08期）
李维鹏[10]（2019）在《基于偏最小二乘法的电力负荷预测运用分析》一文中研究指出电力负荷预测工作的目的为,通过对预测结果的研究与分析,制定相应的电力系统设计方案,或者完成对相关设备的调整工作,提高系统的运行质量。基于对偏最小二乘法计算原理和方法的研究,本文制定了该方法在电力负荷预测运用的建模过程,并通过对实例的应用,分析预测精度。(本文来源于《电子制作》期刊2019年12期）
核偏最小二乘法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
通过近红外光谱法对大米中含水量进行分析,运用Kennard-Stone法对校正集及预测集样本进行选取,利用Range Normalization法、二阶导数和多元散射校正加一阶导数法,分别对近红外光谱进行预处理优化,并采用偏最小二乘法(PLS)、组合区间偏最小二乘法(SiPLS)和移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)分别建立了定标模型。结果显示,相较于全谱建模,2种变量优选方法都能在有效减少建模所用的变量数,同时提高模型性能。其中采用MWPLS优选变量所建的大米水分定量模型的性能最优,决定系数为0.9525,校正集均方根误差为0.4093。利用40个验证集样本对定标模型进行了验证和配对t检验,预测相关系数达0.9617,相对分析误差为3.64,模型预测值与标准方法测定值没有显着性差异,说明模型具有良好的预测能力。基于MWPLS的近红外光谱技术能够实现大米中水分含量的快速检测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
核偏最小二乘法论文参考文献
[1].蔡文杰,黄俊,黎茂锋,刘志勤,陈立伟.基于偏最小二乘法的翼型稳健设计替代模型[J].计算机测量与控制.2019
[2].苗雪雪,苗莹,龚浩如,陶曙华,陈英姿.不同偏最小二乘法的近红外光谱技术测定大米中水分的研究[J].分析科学学报.2019
[3].张栋,孙兰香.基于偏最小二乘法分析沧州市新型城镇化发展影响因素[J].科技经济市场.2019
[4].石彦国,单彤彤,曾剑华,刘琳琳,朱秀清.基于主成分分析和偏最小二乘法的蒸煮大豆食味品质评价[J].中国食品学报.2019
[5].张卫民,何文,吴拥军.近红外光谱结合偏最小二乘法测定复方阿司匹林/双嘧达莫成分含量[J].云南化工.2019
[6].曾棋平,蔡小辉,吴坤林,杨丽娜,曹毅祥.基于正交投影偏最小二乘法对复方首乌藤合剂抗失眠作用的谱效关系研究[J].药学实践杂志.2019
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[9].刘青松,胡炳梁,唐远河,于涛,王雪霁.干涉光谱结合偏最小二乘法反演热液CH_4的研究[J].光谱学与光谱分析.2019
[10].李维鹏.基于偏最小二乘法的电力负荷预测运用分析[J].电子制作.2019