多组分分析方法综述

重金属多组分分析的研究现状

近年来，随着科技的进步，单组分重金属的检测技术已经非常成熟，但是在实际污染体系中重金属离子种类繁多，且它们之间往往存在相互干扰，传统的化学分析方法和化学分析仪器难以一次性精确的检测出各个重金属离子的浓度，需要对共存组分进行同时测定。

对共存组分进行同时测定，传统的化学分析方法是首先通过加入各种掩蔽剂进行组分的预分离，然后采用单组分重金属检测技术进行分析检测。这种方法的分离过程往往冗长繁琐，实验条件苛刻，费时费力，而且检测精度低，无法应用于污染现场的检测。

随着计算机科学技术、光谱学和化学信息学的发展，复杂体系的多组分分析已成为当今光谱技术的研究热点，应用范围涉及环境监测、石油化工、高分子化工、食品工业和制药工业等领域，而且需求日益显著。由于多重金属离子共存时会产生重金属离子间的相互作用，因此在用化学分析仪器检测时会产生相干数据干扰，对实验结果产生影响，为了使测试结果更加准确，需要在实验的基础上建立数学模型，用于数据处理，消除各重金属离子共存时产生的相干数据干扰。近年来，引入化学计量学手段，用“数学分离”部分代替复杂的“化学分离”，从而达到重金属离子的快速、简便分析测定[1]。

化学计量学是一门通过统计学或数学方法将对化学体系的测量值与体系的状态之间建立联系的学科，它应用数学、统计学和其他方法和手段（包括计算机）选择最优试验设计和测量方法，并通过对测量数据的处理和解析，最大限度地获取有关物质系统的成分、结构及其他相关信息。目前，已有许多化学计量学方法从不同程度和不同方面解决了分析化学中多组分同时测定的问题，如偏最小二乘法（PLS）、主成分回归法（PCR）、Kalman滤波法、多元线性回归（MLR）等，这些方法减少了分离的麻烦，并使试验更加科学合理。

(1) 光谱预处理技术

这些方法用来降噪、消除无关信息。

①主成分分析法

在处理多元样本数据时，假设总体为X=（x1,x1,x3…xn），其中每个xi （i=1,2,3,…n）为要考察的数量指标，在实践中常常遇到的情况是这n个指标之间存在着相关关系。如果能从这n个指标中构造出k个互不相关的所谓综合指标（k

这些综合指标为主成分。这一处理过程则称为主成分分析。我们要区分主成分分析和下文中所述的主成分回归的区别，这里所说的主成分分析是数理统计中常用的一种技巧，用于光谱的前期预处理。主成分回归则在主成分分析的基础上进行拟合。此方法尤其多的应用于BP神经网络中[2]。

②傅里叶变换(FT)

傅里叶变换(FT)是一种十分重要的信号处理技术，它能够实现频域函数与时域函数之问的转换，其实质是把原光谱分解成许多不同频率的正弦波的叠加和。根据需要可通过FT对原始光谱数据进行平滑、插值、滤波、拟合及提高分辨率等运算，或用FT频率谱即权系数(傅里叶系数)直接参与模型的建立。在NIR光谱分析中，傅立叶变换可用来对光谱进行平滑去噪、数据压缩以及信息的提取[3]。

③小波变换（WT）

近年来，小波变换在信号和图像处理中的应用逐渐广泛和成熟起来。与FT 相比，WT具有时频局部化特性，能够将化学信号根据频率的不同，分解成多种尺度成分，并对大小不同的尺度成分采取相应粗细的取样步长，从而能够聚焦于信号中的任何部分。高频信息留在较低的尺度上，低频信息留在较高的尺度上。这样，若设定一定的阈值，除去小于阈值的高频信息则达到去噪的作用[4]。

④净分析信号算法

净分析信号也是有浓度阵参与的一种预处理算法，最早由Lorber提出。它的基本思想与OSC基本相同，都是通过正交投影除去光谱阵中与待测组分无关的信息[5]。

⑤模糊聚类法

模糊聚类法是一种基于模糊逻辑理论的用来探寻数据潜在结构的无监督聚类方法。聚类分析可以定量地确定研究对象之间的亲疏关系，达到对其合理分类的目的。模糊聚类法已成功应用于多个领域，比如图像分析、人脸识别及转录组学等。

申明金将模糊聚类分析与RBF神经网络法相结合，对模拟原油中吸收光谱严重重叠的重金属多组分体系进行解析，较好地解决了光度分析计算中校准模型的优化问题，提高了分析结果的准确度。

(2)波长选择方法

①相关系数法

相关系数法是将校正集光谱阵中的每个波长对应的吸光度向量X。与浓度阵

中的待测组分浓度向量Y进行相关性计算，得到波长一相关系数图。对应相关系数越大的波长其信息应越多，因此，可结合已知的化学知识给定一阈值，选取相关系数大于该阈值的波长参与模型建立。

②逐步回归分析法[6]

逐步回归法的基本思想是，逐个选入对输出结果有显著影响的变量，每选人一个新变量后，对选人的各变量逐个进行显著性检验，并剔除不显著变量。如此反复选入、检验、剔除，：直至无法剔除且无法选人为止。

（3）非线性校正模型技术

①人工神经网络

人工神经网络是模拟人脑细胞的工作原理建立模型进行分类和预测的一种化学计量学方法，具有并行分布处理、自组织、自适应、自学习等优良性质，且具有非线性映射功能，能处理高度非线性问题，将一定量的神经元以网络的形式连接成一定的拓扑结构，可以有效地解决化学多组分体系同时测定的难题。

人工神经网络法在分析化学中的应用日益受到分析工作者的重视，是多元校正和分辨的较好方法之一，尤其是人工神经网络与分光光度法结合，由于无须分离，所用的仪器简单，操作方便，因而广泛应用于多组分的同时测定。对于此种方法，尤其要注意5中所述的后续处理方法。

管棣，谢青兰等人采用神经网络和分光光度法，建立了不经分离而能同时测定Cd与Co，Cr与Fe含量的方法，并用此方法测定了合成样品，得到Cd，Co，Cr和Fe的回收率分别为10l%，98%，102%和98%，平均相对误差分别为1.61%，-0.23%，0.00%和-0.08%[7]。

②卡尔曼滤波法

卡尔曼滤波法是一种递归滤波方法，Poulisse将卡尔曼滤波法用多组分析以后，其就在混合体系光谱分析中得到广泛应用[错误！未定义书签。]。其基本思想：根据测量获得的新数据对前面利用旧的测量数据所得的估计值不断地进行修正，进而预测新的估计值，直到最佳的估计值为止。该方法的特点：在已知吸光度误差方差的前提下，具有较好的分析效果，具有边测量边分析的优点。

近年来，利用卡尔曼滤波理论与分光光度法结合，实现吸收光谱相互重叠的各组分含量同时测定的报道很多。

秦侠，沈兰荪等发现，在ICP-AES中，卡尔曼滤波法是一种有效的光谱干扰校正方法，并将小波变换引入卡尔曼滤波法，使得卡尔曼滤波法的分析准确度

得到了提升[8]。

③偏最小二乘法

偏最小二乘法(PartialLeastSquares，简称PLS)提供了一种多因变量对多自变量的回归建模方法。可以有效地解决变量之间的多重相关性问题，能够对数据信息进行分解和筛选，同时能够剔除多重相关信息和无解释意义信息的干扰，用偏最小二乘法进行建模，其分析结论具有较强的可靠性和整体性。在多组分的同时测定中表现出显著的优越性。

偏最小二乘法提供了一种多因变量对多自变量的回归建模方法。可以有效地解决变量之间的多重相关性问题，能够对数据信息进行分解和筛选，同时能够剔除多重相关信息和无解释意义信息的干扰，用偏最小二乘法进行建模，其分析结论具有较强的可靠性和整体性，在多组分的同时测定中表现出显著的优越性，但偏最小二乘法属于代数法，计算工作量大，当数据量较大时，处理起来就比较困难了。

白玲，倪永年研究了采用偏最小二乘分光光度法同时测定合成试样及饲料中痕量铁、锰、铜、锌、钴和镍的方法，结果表明,偏最小二乘法是化学计量学中一种可适用于基体较复杂的实际试样中痕量组分分光光度同时测定的多元计算方法[9]。

④主成分回归法

主成分回归是建立在主成分分析基础上的多参数拟合和多组分分析方法。其首先采用主成分分析方法选取重要的因子，然后采用常规的回归方法建立数学模型，从而实现对原来数据的降维处理[12]。用主成分回归处理问题，不但可以解决原始变量间可能存在的共线问题，而且还可以收到由于分析空间的维数减少使计算效率提高和计算误差减小的效果。所以，主成分回归常用于多参数拟合和多组分分析。

白英奎，申铉国，冯毅等用红外光谱仪测量了VC 银翘片的近红外谱图然后将主成分分析法( PCAD 和线性神经网络结合分析VC 银翘片中的对乙酰氨基酚和维生素C 的含量。为了比较算法的性能作者又分别采用了偏最小二乘法、主成分分析结合BP 神经网络进行数据处理。实验及数据处理结果表明在3 种多组分分析方法中主成分分析结合线性神经网络的方法具有最高的预测精度

[10]。

⑤支持向量机

支持向量机(Support Vector Machines，SVM)是Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种通用的学习方法，能较好地解决小样本、非线性、高维数等实际问题，是统计学习理论中最年轻、最实用的部分。其基于结构风险最小化，克服了传统学习的过学习和陷入局部最小等问题，具有良好的泛化能力，同时能够很好的解决有限数量样本的高维模型的构造问题，而且所构造的模型具有很好的预测性能。已经广泛地应用于计算科学的各个领域，如数字信号处理、图像处理、数据挖掘、人脸图像识别以及生物信息学、物理学、化学化工、药物质量控制、光谱信号处理等[11]。

近年来SVW广泛应用于光谱定量分析中，白鹏等人利用核函数将重叠的多维光谱数据进行高维空间变换后求得SVM回归模型,解决了定量分析中组分气体吸收谱线重叠的问题。在定量测量天然气的组分浓度分析实验中,组分浓度的最大误差为1.74%，支持向量机在多组分光谱重叠的分析上显示出了较强的优越性[12] 。

(4)模拟后的误差分析

①回归分析和相关性分析

对训练结果进行回归分析，分析器相关性。对神经网络来说，相关系数大于0.8时就可以认为训练效果比较好，该神经网络的结构是比较合适的。而当相关系数小于0.8时，就应该考虑神经网络的结构是否合适比如是否应该增加隐层的神经元的个数等。

②置信区间分析[13]

用神经网络进行模拟所得到的结果可信程度如何这就是模型的置信度问题。在训练过程结束后一般有一个检验样本的检验过程，可以充分利用检验样本所包含的信息对模拟结果的置信度进行预测。

参考文献

[1] 杜一平, 潘铁英, 张玉兰. 化学计量学应用[M]. 北京:化学工业出版社, 2008:7-8.

[2] 陈小前,罗世彬,王振国等. BP神经网络应用中的前后处理过程研究[J]. 系统工程理论与实践, 2002, 1:65-70.

[3] 禇小立, 袁洪福, 陆婉珍. 近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用[J]. 化学进展, 2004, 16(4): 528-542.

[4] 秦侠，沈兰荪.基于小波变换的卡尔曼滤波法在ICP-AES中的应用[J].光谱学与光谱分析，2002,22（6）：1009-1012.

[5] 禇小立, 袁洪福, 陆婉珍. 近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用[J]. 化学进展, 2004, 16(4): 528-542.

[6] 禇小立, 袁洪福, 陆婉珍. 近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用[J]. 化学进展, 2004, 16(4): 528-542.

[7] 管棣,谢青兰, 王纪明等. 用神经网络和分光光度法测定废水中的多元素[J]. 西南交通大学学报, 2007, 42(1): 129-132.

[8]秦侠, 沈兰荪, 基于小波变换的卡尔曼滤波法在ICP-AES中的应用[J]. 光谱学与光谱分析, 2002, 22(6): 1009-1012.

[9]白玲, 倪永年, 偏最小二乘分光光度法同时测定痕量铁、锰、铜、锌、钴和镍[J]. 分析实验室, 2002, 21(1): 39-42.

[10]白英奎, 申铉国, 冯毅等. 一种新的线性神经网络多组分分析法及其在VC 银翘片NIR 定量分析中的应用[J]. 光谱学与光谱分析, 2005, 25(6):898-901.

[11]Hongdong Li a ,Yizeng Liang, Qingsong Xu. Support vector machines and its applications in chemistry[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems,2009, 95: 188–198.

[12] 白鹏, 刘君华. SVM在混合气体光谱分析中的应用[J]. 仪器仪表学报, 2006, 27(10): 1242-1249.

[13]陈小前, 罗世彬, 王振国.BP神经网络应用中的前后处理过程研究[J]. 系统工程理论与实践, 2002, 1: 65-70.

社会科学研究方法文献综述

关于商业片植入式广告发展现状及存在问题的研究——受众心理的关注及营销策略、传播方式的使用 文献综述 姓名：王丹 20090257 曾艳 20090261 杨斯琦 20090259 唐梦佳 20090256 余颂庆 20090260 张文 20090262 吴霜 20090258 班级：市场营销03班 指导老师：杨代福 时间：2012-03-10

【引言】 进入21世纪以来，由于行业竞争加剧等原因，商业片植入式广告异军突起，事实上，这种广告模式由来已久，也并非中国特色。植入式广告源于欧美，发展较为成熟，我国的植入式尚处萌芽阶段，负面问题频发，饱受舆论质疑。但不可否认的是，植入式广告不但比传统硬广告更有优势，而且也是快速收回投资成本、降低商业风险急加速媒介产业循环的好方法，作为产业链上重要一环，其存在不仅具有合理性，而且具良好的发展前景。那么，如何使商业片的植入式广告快速的进入其下一个发展阶段成为现阶段的重大问题。因此，对于影响植入式广告效果的重要因素（营销手段、传播方式以及受众心理），值得我们去研究和思考我们。 【正文】 一、植入式广告的文献研究现状 植入式广告于上世纪20年代至20年代末开始萌芽、2000年以后才真正进入蓬勃发展期，虽然相对于传统传播形式的广告，植入式广告的发展历史并不长，但是以商业片植入式广告为代表的植入式广告已经成为广告发展的一股不可抵挡的趋势，而国内外专家、学者对植入式广告发展的方方面面也进行了深入研究和探讨，呈现出一定深度和广度的理论学说及典型案例，对于植入式广告产业发展发挥了作用。从国内外的研究现状看，对于植入式广告的研究成果可归纳为以下四个方面。 1.对于植入式广告的理论体系依据研究 关于植入式广告所依据的理论体系的研究，主要集中在传播学理论的体现与运用；张金海在《20世纪广告传播理论研究》一书中指出，植入式广告在现代广告业的发展中越来越引人注目，体现了现代广告逐渐将目光放在广告传播的社会文化关注，而巧妙地利用传播学中的归因理论和“说服性传播”的效果理论，则可以将这种关注的社会化效果扩大；而吕善锟在其论文《电影中植入式广告的理论依据》中则明确提出，植入式广告之所以比传统的商业广告有更好的说服效果，正在于其运用了传播学中的归因理论、两级传播理论、“说服性传播”的效果研究、经典条件反射理论以及模仿理论等。

SPSS进行主成分分析的步骤(图文)精编版

主成分分析的操作过程 原始数据如下（部分） 调用因子分析模块（Analyze―Dimension Reduction―Factor），将需要参与分析的各个原始变量放入变量框，如下图所示：

单击Descriptives按钮，打开Descriptives次对话框，勾选KMO and Bartlett’s test of sphericity选项（Initial solution选项为系统默认勾选的，保持默认即可），如下图所示，然后点击Continue按钮，回到主对话框： 其他的次对话框都保持不变（此时在Extract次对话框中，SPSS已经默认将提取公因子的方法设置为主成分分析法），在主对话框中点OK按钮，执行因子分析，得到的主要结果如下面几张表。 ①KMO和Bartlett球形检验结果：

KMO为0.635>0.6，说明数据适合做因子分析；Bartlett球形检验的显著性P值为 0.000<0.05，亦说明数据适合做因子分析。 ②公因子方差表，其展示了变量的共同度，Extraction下面各个共同度的值都大于0.5，说明提取的主成分对于原始变量的解释程度比较高。本表在主成分分析中用处不大，此处列出来仅供参考。 ③总方差分解表如下表。由下表可以看出，提取了特征值大于1的两个主成分，两个主成分的方差贡献率分别是55.449%和29.771%，累积方差贡献率是85.220%；两个特征值分别是3.327和1.786。 ④因子截荷矩阵如下：

根据数理统计的相关知识，主成分分析的变换矩阵亦即主成分载荷矩阵U 与因子载荷矩阵A 以及特征值λ的数学关系如下面这个公式： λi i i A U = 故可以由这二者通过计算变量来求得主成分载荷矩阵U 。 新建一个SPSS 数据文件，将因子载荷矩阵中的各个载荷值复制进去，如下图所示： 计算变量（Transform-Compute Variables ）的公式分别如下二张图所示：

常用色谱与光谱分析方法与技术

常用色谱和光谱分析方法和技术 色谱分析、光谱分析以及两谱联用技术，构成了药物分析学科领域中最主要和最基本的研究手段和方法，应用日趋广泛，发展十分迅速，新颖方法层出不穷。 新近常用的色谱分析方法： 一、胶囊色谱(Micellar Chromatography,MC)又称拟相液相色谱或假相液相色谱(Pseudophase LC)，是一种新型的液相色谱技术。特点是应用含有高于临界胶囊（或称胶束，微胞等）浓度的表面活性剂溶液作为流动相。所谓“胶囊”就是表面活性剂溶液的浓度超过其临界胶囊浓度(Critical Micelle Concentration,CMC)时形成的分子聚合体。通常每只胶囊由n个（一般为25～160个）表面活性剂单体分子组成，其形状为球形或椭圆球形。在CMC值以上的一个较大浓度范围内，胶囊溶液的某些物理性质（如表面张力、电导等等）以及胶囊本身的大小是不变的。构成胶囊的分子单体与溶液中自由的表面活性剂的分子单体之间存在着迅速的动态平衡。通常有正相与反相两种胶囊溶液。前者是由表面活性剂溶于极性溶剂所形成的亲水端位于外侧而亲脂端位于内部的胶囊；后者是指表面活性剂溶于非极性溶剂所形成的亲水端位于核心而亲脂基位于外面的胶囊。被分离组分与胶囊的相互作用和被分离组分与一般溶剂的作用方式不同，并且被分离组分和两种胶囊的作用也有差别。改变胶囊的类型、浓度、电荷性质等对被分离组分的色谱行为、淋洗次序以及分离效果均有较大影响。胶囊色谱就是充分运用了被分离组分和胶囊之间存在的静电作用、疏水作用、增溶作用和空间位阻作用以及其综合性的协同作用可获得一般液相色谱所不能达到的分离效果。适用于化学结构类似、性质差别细微的组分的分离和分析，是一种安全、无毒、经济的优越技术。 （一）原理：胶囊溶液是一种微型非均相体系(Microheterogenous system)。在胶囊色谱中，分离组分在固定相与水之间、胶囊与水相之间以及固定相与胶囊之间存在着分配平衡。组分的洗脱得为取决于三相之间分配系数的综合作用；同时定量地指出分离组分的容量因子k'的倒数值与胶囊浓度成正比，一般增加胶囊浓度即可获得较佳的分离效果。 （二）方法特点：与传统液相色谱的最大区别在于胶囊色谱流动相是由胶囊及其周围溶剂介质组成的一种微型的非均相体系，而常规流动相是一种均相体系。特点： 1、高度的选择性：因分离组分与胶囊之间存在着静电、疏水以及空间效应的综合作用，只要通过流动相中胶囊浓度的改变，就可使分离选择性获得改善和提高。此外，通过适当固定相以及表面活性剂的选择也可提高分离选择性。 2、便于梯度洗脱：由于表面活性剂的浓度高于CMC后再增大浓度时，溶液中仅胶囊的浓度发生改变，而表面活性剂单体分子的浓度不变，不影响流动相与固定相的平衡过程，因而比传统的梯度洗脱技术大大缩短了分析时间，并减少了流动相的消耗，适用于常规。 3、提高检测灵敏度：胶囊流动相可增加某些化合物的荧光强度，从而提高检测灵敏度。还可稳定某些化合物在室温条件下发生的液体磷光。 4、因分离组分不易分出，故缺点是柱效低且不适于制备分离。 （三）常用表面活性剂：常用的阳离子表面活性剂主要有：溴化或氯化十六烷基三甲铵(Cetyl trimethyl ammonium bromide or chloride,CTMAD或CTMAC)；阴离子表面活性剂有十二烷基硫酸钠(SDS)；非离子表面活性剂有Brij-35即(聚氧乙烯)35-十二烷基醚。 二、手性分离色谱(Chiral Separation Chromatography,CSC) 是采用色谱技术(TLC、GC和HPLC)分离测定光学异构体药物的有效方法。由于许多药物的对映体(Enantiomer)之间在药理、毒理乃至临床性质方面存在着较大差异，有必要对某些手性药物进行

光谱分析方法

光谱分析方法

第一章绪论 一、填空题 1仪器分析方法分为（）、（）、色谱法、质谱法、电泳法、热分析法和放射化学分析法。 2 光学分析法一般可分为（）、（）。 3仪器分析的分离分析法主要包括（）、（）、（）。 4仪器分析较化学分析的优点（）、（）、操作简便分析速度快。 答案 1光学分析法、电化学分析法 2光谱法、非光谱法 3色谱法、质谱法、电泳法 4灵敏度高检出限低、选择性好 第二章光学分析法导论 一、选择题 1 电磁辐射的粒子性主要表现在哪些方面（）A能量B频率C波长D波数

2 当辐射从一种介质传播到另一种介质时，下列哪种参量不变（） A波长B速度C频率D方向 3 电磁辐射的二象性是指: A．电磁辐射是由电矢量和磁矢量组成；B．电磁辐射具有波动性和电磁性； C．电磁辐射具有微粒性和光电效应；D．电磁辐射具有波动性和粒子性 4 可见区、紫外区、红外光区、无线电波四个电磁波区域中，能量最大和最小的区域分别为：A．紫外区和无线电波区；B．可见光区和无线电波区； C．紫外区和红外区；D．波数越大。 5 有机化合物成键电子的能级间隔越小，受激跃迁时吸收电磁辐射的 A．能量越大；B．频率越高；C．波长越长；D．波数越大。 6 波长为0.0100nm的电磁辐射的能量是多少eV？ A．0.124；B．12.4eV；C．124eV；D．1240 eV。 7 受激物质从高能态回到低能态时，如果以光辐

射形式辐射多余的能量，这种现象称为（）A光的吸收B光的发射C光的散射D 光的衍射 8 利用光栅的（）作用，可以进行色散分光A散射B衍射和干涉C折射D发射9 棱镜是利用其（）来分光的 A散射作用B衍射作用C折射作用D 旋光作用 10 光谱分析仪通常由以下（）四个基本部分组成 A光源、样品池、检测器、计算机 B信息发生系统、色散系统、检测系统、信息处理系统 C激发源、样品池、光电二级管、显示系统 D光源、棱镜、光栅、光电池 二、填空题 1. 不同波长的光具有不同的能量，波长越长，频率、波数越（），能量越（），反之，波长越短，能量越（）。 2. 在光谱分析中，常常采用色散元件获得（）来作为分析手段。 3. 物质对光的折射率随着光的频率变化而变

SFA方法综述

SFA方法和因子分析法综述 （姬晓鹏，管理科学与工程，1009209018） 1.1DEA方法和SFA方法的区别 1.数据包络分析（DEA） 数据包络分析(data envelopment analysis)简称DEA,采用线性规划技术，是最常用的一种非参数前沿效率分析法。它由A.Charnes和W.W.Cooper[1]等人于1978年创建的，以相对效率为基础对同一类型的部门的绩效进行评价。 该方法将同一类型的部门或单位当作决策单元(DMU)，其评价依据的是所能观测到的决策单元的输入数据和输出数据。输入数据是指决策单元在某种活动中所消耗的某些量，如投入资金量、原料量等，输出数据是指决策单元消耗这些量所获得的成果和产出，如产品产量、收入金额等。将各决策单元的输入输出数据组成生产可能集所形成的生产有效前沿面，通过衡量每个决策单元离此前沿面的远近，来判断该决策单元的投入产出的合理性，即技术效率[2]。 一般的评价方法比较同一类型的决策单元的效率，需要先对决策单元的输入输出指标进行比较，并通过加权得到一个综合评分，然后通过各个决策单元的评分来反映其效益优劣。数据包络分析法则巧妙地构造了目标函数，并通过Charnes －Cooper变换（称为2 C－变换）将分式规划问题转化为线性规划问题，无需统一指标的量纲，也无需给定或者计算投入产出的权值，而是通过最优化过程来确定权重，从而使对决策单元的评价更为客观。对建筑设计企业进行评价的问题，很适于数据包络分析法的评价模型。 DEA方法也存在着一些缺点：首先，当决策单元总数与投入产出指标总数接近时，DEA方法所得的技术效率与实际情况偏差较大；其次，DEA方法对技术有效单元无法进行比较；此外，由于未考虑到系统中随机因素的影响，当样本中存在着特殊点时，DEA方法的技术效率结果将受到很大影响。彭晓英等用因子分析法对指标进行筛选和综合，再采用DEA方法进行评价，解决了DEA方法对指标数量限制的问题，并对煤炭资源型城市的生态经济发展进行了评价[3]。 SFA与DEA方法都是前沿效率评价方法，它们都是通过构造生产前沿面来计算技术效率的。与DEA方法相比，SFA方法利用生产函数来构造生产前沿面，并采用技术无效率项的条件期望来作为技术效率，其结果受特殊点的影响较小且

主成分分析计算方法和步骤

主成分分析计算方法和步骤： 在对某一事物或现象进行实证研究时,为了充分反映被研究对象个体之间的差异, 研究者往往要考虑增加测量指标,这样就会增加研究问题的负载程度。但由于各指标都是对同一问题的反映,会造成信息的重叠,引起变量之间的共线性,因此,在多指标的数据分析中,如何压缩指标个数、压缩后的指标能否充分反映个体之间的差异,成为研究者关心的问题。而主成分分析法可以很好地解决这一问题。 主成分分析的应用目的可以简单地归结为: 数据的压缩、数据的解释。它常被用来寻找和判断某种事物或现象的综合指标,并且对综合指标所包含的信息给予适当的解释, 从而更加深刻地揭示事物的内在规律。 主成分分析的基本步骤分为: ①对原始指标进行标准化,以消除变量在数量极或量纲上的影响;②根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵 R; ③求出 R 矩阵的特征根和特征向量; ④确定主成分,结合专业知识对各主成分所蕴含的信息给予适当的解释;⑤合成主成分,得到综合评价值。 结合数据进行分析 本题分析的是全国各个省市高校绩效评价，利用全国2014年的相关统计数据(见附录)，从相关的指标数据我们无法直接评价我国各省市的高等教育绩效，而通过表5-6的相关系数矩阵，可以看到许多的变量之间的相关性很高。如：招生人数与教职工人数之间具有较强的相关性，教育投入经费和招生人数也具有较强的相关性，教工人数与本科院校数之间的相关系数最高，到达了0.963，而各组成成分之间的相关性都很高，这也充分说明了主成分分析的必要性。 表5-6 相关系数矩阵 本科院校 数招生人数教育经费投入 相关性师生比0.279 0.329 0.252 重点高校数0.345 0.204 0.310 教工人数0.963 0.954 0.896 本科院校数 1.000 0.938 0.881 招生人数0.938 1.000 0.893

多组分分析方法综述

重金属多组分分析的研究现状 近年来，随着科技的进步，单组分重金属的检测技术已经非常成熟，但是在实际污染体系中重金属离子种类繁多，且它们之间往往存在相互干扰，传统的化学分析方法和化学分析仪器难以一次性精确的检测出各个重金属离子的浓度，需要对共存组分进行同时测定。 对共存组分进行同时测定，传统的化学分析方法是首先通过加入各种掩蔽剂进行组分的预分离，然后采用单组分重金属检测技术进行分析检测。这种方法的分离过程往往冗长繁琐，实验条件苛刻，费时费力，而且检测精度低，无法应用于污染现场的检测。 随着计算机科学技术、光谱学和化学信息学的发展，复杂体系的多组分分析已成为当今光谱技术的研究热点，应用范围涉及环境监测、石油化工、高分子化工、食品工业和制药工业等领域，而且需求日益显著。由于多重金属离子共存时会产生重金属离子间的相互作用，因此在用化学分析仪器检测时会产生相干数据干扰，对实验结果产生影响，为了使测试结果更加准确，需要在实验的基础上建立数学模型，用于数据处理，消除各重金属离子共存时产生的相干数据干扰。近年来，引入化学计量学手段，用“数学分离”部分代替复杂的“化学分离”，从而达到重金属离子的快速、简便分析测定[1]。 化学计量学是一门通过统计学或数学方法将对化学体系的测量值与体系的状态之间建立联系的学科，它应用数学、统计学和其他方法和手段（包括计算机）选择最优试验设计和测量方法，并通过对测量数据的处理和解析，最大限度地获取有关物质系统的成分、结构及其他相关信息。目前，已有许多化学计量学方法从不同程度和不同方面解决了分析化学中多组分同时测定的问题，如偏最小二乘法（PLS）、主成分回归法（PCR）、Kalman滤波法、多元线性回归（MLR）等，这些方法减少了分离的麻烦，并使试验更加科学合理。 (1) 光谱预处理技术 这些方法用来降噪、消除无关信息。 ①主成分分析法 在处理多元样本数据时，假设总体为X=（x1,x1,x3…xn），其中每个xi （i=1,2,3,…n）为要考察的数量指标，在实践中常常遇到的情况是这n个指标之间存在着相关关系。如果能从这n个指标中构造出k个互不相关的所谓综合指标（k

情感识别综述

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/321838375.html, 情感识别综述 作者：潘莹 来源：《电脑知识与技术》2018年第08期 摘要：情感交互在人机自然交互的研究中受到了很大的重视，而情感识别是人机情感交互的关键，其研究目的是让机器感知人类的情感状态，提高机器的人性化水平。该文首先对情感识别理论进行了概述，继而对情感识别的研究方法进行了分类描述，接着简述了情感识别的应用领域，最后对情感识别的发展进行了展望。 关键词：情感识别；综述；多模态融合；特征提取；情感分类 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）08-0169-03 1引言 随着智能技术的迅猛发展以及智能机器在各领域的广泛应用，人们渴望对机器进行更深层次地智能化开发，使机器具备和人一样的思维和情感，让机器能够真正地了解用户的意图，进而让机器更好地为人类提供智能化的服务。在智能机器研究中，自然和谐的人机交互能力受到很大的重视。情感识别作为人机情感交互的基础，能够使机器理解人的感性思维，影响着机器智能化的继续发展，成为人机自然交互的关键要素。同时，情感识别融多学科交叉为一体，其发展将会带动多学科共同发展，其应用也会带来巨大的经济效益和社会效益。因而，情感识别技术的研究具有很大的发展前景和重要的学术价值。 2情感识别概述 情感是一种综合了行为、思想和感觉的状态。情感信息主要表现在内外两个层面：一是外在情感信息，是指通过外表能自然观察到的信息，如面部表情、唇动、声音、姿势等，二是内在情感信息，是指外部观察不到的生理信息，如心率、脉搏、血压、体温等。 情感识别本质上也是一种模式识别，它是指利用计算机分析各种情感信息，提取出描述情感的情感特征值，建立特征值与情感的映射关系，然后对情感信息进行分类，从而推断出情感状态的过程。 3情感识别的研究方法 情感识别的研究方法主要有：面部表情识别、语音情感识别、姿态表情识别、文本识别、生理模式识别和多模态情感识别。情感识别过程一般包括四个部分：数据获取、数据预处理、情感特征提取、情感分类。情感特征提取过程一般包括：特征提取、特征降维和特征选择。其中，特征提取的方式各有不同，而特征降维和选择的方式大致相同。

主成分分析法及其在SPSS中的操作

一、主成分分析基本原理 概念：主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法。从数学角度来看，这是一种降维处理技术。 思路：一个研究对象，往往是多要素的复杂系统。变量太多无疑会增加分析问题的难度和复杂性，利用原变量之间的相关关系，用较少的新变量代替原来较多的变量，并使这些少数变量尽可能多的保留原来较多的变量所反应的信息，这样问题就简单化了。 原理：假定有n 个样本，每个样本共有p 个变量，构成一个n ×p 阶的数据矩阵， 记原变量指标为x 1，x 2，…，x p ，设它们降维处理后的综合指标，即新变量为 z 1，z 2，z 3，… ，z m (m ≤p)，则 系数l ij 的确定原则： ①z i 与z j （i ≠j ；i ，j=1，2，…，m ）相互无关； ②z 1是x 1，x 2，…，x P 的一切线性组合中方差最大者，z 2是与z 1不相关的x 1，x 2，…，x P 的所有线性组合中方差最大者； z m 是与z 1，z 2，……，z m －1都不相关的x 1，x 2，…x P ， 的所有线性组合中方差最大者。 新变量指标z 1，z 2，…，z m 分别称为原变量指标x 1，x 2，…，x P 的第1，第2，…，第m 主成分。 从以上的分析可以看出，主成分分析的实质就是确定原来变量x j （j=1，2 ，…， p ）在诸主成分z i （i=1，2，…，m ）上的荷载 l ij （ i=1，2，…，m ； j=1，2 ，…，p ）。 ?????? ? ???????=np n n p p x x x x x x x x x X 2 1 2222111211 ?? ??? ? ?+++=+++=+++=p mp m m m p p p p x l x l x l z x l x l x l z x l x l x l z 22112222121212121111............

光谱分析方法

第一章绪论 ）、色谱法、质谱法、电泳法、热分析法和放射化 （ ）。 ）、（ ）、（ ）。 ）、（ ）、操作简便分析速度快。 答案 1光学分析法、电化学分析法 2光谱法、非光谱法 3色谱法、质谱法、电泳法 4灵敏度高检出限低、选择性好 第二章光学分析法导论 一、 选择题 1电磁辐射的粒子性主要表现在哪些方面（ ） A 能量 B 频率 C 波长 D 波数 2当辐射从一种介质传播到另一种介质时，下列哪种参量不变（ ） A 波长 B 速度 C 频率 D 方向 3电磁辐射的二象性是指： A .电磁辐射是由电矢量和磁矢量组成； B .电磁辐射具有波动性和电磁性； C ?电磁辐射具有微粒性和光电效应； D ?电磁辐射具有波动性和粒子性 4可见区、紫外区、红外光区、无线电波四个电磁波区域中， 能量最大和最小的区域分别为: A ?紫外区和无线电波区； B ?可见光区和无线电波区； C .紫外区和红外区； D ?波数越大。 一、 填空题 1仪器分析方法分为（ ）、（ 学分析法。 2光学分析法一般可分为（ ） 3仪器分析的分离分析法主要包括（

5有机化合物成键电子的能级间隔越小，受激跃迁时吸收电磁辐射的A .能量越大；B .频率越高；C .波长越长；D .波数越大。

7受激物质从高能态回到低能态时，如果以光辐射形式辐射多余的能量，这种现象称为（） A光的吸收B光的发射C光的散射D光的衍射 8利用光栅的（）作用，可以进行色散分光 A散射B衍射和干涉C折射D发射 9棱镜是利用其（）来分光的 A散射作用B衍射作用C折射作用D旋光作用 10光谱分析仪通常由以下（）四个基本部分组成 A光源、样品池、检测器、计算机 B信息发生系统、色散系统、检测系统、信息处理系统 C激发源、样品池、光电二级管、显示系统 D光源、棱镜、光栅、光电池 二、填空题 ），能量越（），反1. 不同波长的光具有不同的能量，波长越长，频率、波数越（ 之，波长越短，能量越（）。 2. 在光谱分析中，常常采用色散元件获得（）来作为分析手段。 3. 物质对光的折射率随着光的频率变化而变化，这中现象称为（） 4. 吸收光谱按其产生的本质分为（）、（）、（）等。 5. 由于原子没有振动和转动能级，因此原子光谱的产生主要是（）所致。 6?当光与物质作用时，某些频率的光被物质选择性的吸收并使其强度减弱的现象，称为（）, 此时，物质中的分子或原子由（）状态跃迁到（）的状态。 7.原子内层电子跃迁的能量相当于（）光，原子外层电子跃迁的能量相当于（）和（）。 三. 简答题: 1?什么是光学分析法？ 2?何谓光谱分析法和非光谱分析法? 3. 简述光学分析法的分类？ 4. 简述光学光谱仪器的基本组成。 5. 简述瑞利散射和拉曼散射的不同?

仪器分析报告笔记 《原子吸收光谱法》

第四章原子吸收光谱法 ——又称原子吸收分光光度法§4.1 原子吸收分光光度法（AAS）概述 4.1.1 概述 1、定义 原子吸收分光光度法是基于从光源辐射出具有待测元素特征谱线的光，通过试样蒸气时被蒸气中待测元素基态原子所吸收，由辐射谱线被减弱的程度来测定试样中待测元素含量的方法。 2、特点 ?灵敏度高：在原子吸收实验条件下，处于基态的原子数目比激发态多得多，故灵敏度高。检出限可达10—9 g /mL (某些元素可更高) ?几乎不受温度影响：由波兹曼分布公式 00 q E q q KT N g e N g - =知，激发态原子浓度与基态原子浓度的比 值 q N N 随T↗而↗。在原子吸收光谱法中，原子化器的温度一般低于3000℃，此时几乎所有元素的0 1% q N N =。也就是说， q N随温度而强烈变化，而 N却式中保持不变，其浓度几乎完全等于原子的 总浓度。 ?较高的精密度和准确度：因吸收线强度受原子化器温度的影响比发射线小。另试样处理简单。RSD 1~2%，相对误差0.1~0.5%。 ?选择性高：谱线简单，因谱线重叠引起的光谱干扰较小，即抗干扰能力强。分析不同元素时，选用不同元素灯，提高分析的选择性 ?应用围广：可测定70多种元素（各种样品中）。 ?缺点：难熔元素、非金属元素测定困难，不能同时多元素分析。 3、操作 ①将试液喷入成雾状，挥发成蒸汽； ②用镁空心阴极灯作光源，产生波长285.2nm特征谱线； ③谱线通过镁蒸汽时，部分光被蒸汽中基态镁原子吸收而减弱； ④通过单色器和检测器测得镁特征谱线被减弱的程度，即可求得试样中镁的含量. 4、原子吸收光谱分析过程 ?确定待测元素。 ?选择该元素相应锐线光源，发射出特征谱线。 ?试样在原子化器中被蒸发、解离成气态基态原子。 ?特征谱线穿过气态基态原子，被吸收而减弱，经色散系统和检测系统后，测定吸光度。 ?根据吸光度与浓度间线性关系，定量分析。 5、与发射光谱异同点 ①原子吸收光谱分析利用的是原子的吸收现象，发射光谱分析则基于原子的发射现象； ②原子的吸收线比发射线的数目少得多，这样谱线重叠的概率就小得多； ③原子吸收法的选择性、灵敏度和准确性都好。

光谱分析原理及表示方法

紫外吸收光谱 UV 分析原理：吸收紫外光能量，引起分子中电子能级的跃迁 谱图的表示方法：相对吸收光能量随吸收光波长的变化 提供的信息：吸收峰的位置、强度和形状，提供分子中不同电子结构的信息 荧光光谱法 FS 分析原理：被电磁辐射激发后，从最低单线激发态回到单线基态，发射荧光 谱图的表示方法：发射的荧光能量随光波长的变化 提供的信息：荧光效率和寿命，提供分子中不同电子结构的信息 红外吸收光谱法 IR 分析原理：吸收红外光能量，引起具有偶极矩变化的分子的振动、转动能级跃迁 谱图的表示方法：相对透射光能量随透射光频率变化 提供的信息：峰的位置、强度和形状，提供功能团或化学键的特征振动频率 拉曼光谱法 Ram 分析原理：吸收光能后，引起具有极化率变化的分子振动，产生拉曼散射 谱图的表示方法：散射光能量随拉曼位移的变化 提供的信息：峰的位置、强度和形状，提供功能团或化学键的特征振动频率 核磁共振波谱法 NMR 分析原理：在外磁场中，具有核磁矩的原子核，吸收射频能量，产生核自旋能级的跃迁 谱图的表示方法：吸收光能量随化学位移的变化 提供的信息：峰的化学位移、强度、裂分数和偶合常数，提供核的数目、所处化学环境和几 何构型的信息 电子顺磁共振波谱法 ESR 分析原理：在外磁场中，分子中未成对电子吸收射频能量，产生电子自旋能级跃迁谱图的表示方法：吸收光能量或微分能量随磁场强度变化 提供的信息：谱线位置、强度、裂分数目和超精细分裂常数，提供未成对电子密度、分子键 特性及几何构型信息 质谱分析法 MS 分析原理：分子在真空中被电子轰击，形成离子，通过电磁场按不同m/e分离谱图的表示方法：以棒图形式表示离子的相对峰度随m/e的变化 提供的信息：分子离子及碎片离子的质量数及其相对峰度，提供分子量，元素组成及结构的 信息 气相色谱法 GC 分析原理：样品中各组分在流动相和固定相之间，由于分配系数不同而分离 谱图的表示方法：柱后流出物浓度随保留值的变化 提供的信息：峰的保留值与组分热力学参数有关，是定性依据；峰面积与组分含量有关 反气相色谱法 IGC 分析原理：探针分子保留值的变化取决于它和作为固定相的聚合物样品之间的相互作用力

结构非线性动力分析方法综述_周文峰

·自然科学研究· 结构非线性动力分析方法综述 周文峰　郭　剑 (攀枝花学院土木工程学院,四川攀枝花　617000) 摘　要　时程分析法是一种计算机模拟分析方法,其优势在于能模拟出结构进入非弹性阶段的受力性能。该 方法主要包括结构分析模型、单元模型和恢复力模型三个重要方面。本文从这三个方面简单介绍了结构非线 性动力反应分析方法。 关键词　非线性;动力分析;模型 结构抗震设计方法经历了静力阶段、反应谱阶段和动力阶段。从本质上说,前二者所采用的方法均为静力法,且只能进行弹性分析。动力阶段的形成建立在计算机的普及和数值分析方法的出现基础之上,其分析方法称为时程分析法。时程分析法本质上是一种计算机模拟分析方法,能够计算出结构地震反应的全过程,该方法的突出优势在于能模拟出结构进入非弹性阶段的受力性能。 时程分析法的出现促进了结构非线性地震反应分析的发展。它主要包括结构分析模型、单元模型和恢复力模型三个重要方面,下面从这三个方面进行简单介绍。 1　结构分析模型 结构的模型化是非线性动力反应分析的第一步,结构模型的模拟应着重于其动力特性的模拟。因此体系恢复力、质量、阻尼模型的准确性是模拟精度的前提。目前的结构分析模型可分为以下几类: 1.1　层间模型 考虑到框架结构质量的分布规律,很容易形成以楼层为单元的多质点体系的思路,故将这种模型称之为层间模型。在研究框架结构动力反应时,层间模型中采用得最多的是层间剪切型模型。该模型假定框架结构层间变形以剪切变形为主,忽略其它形式变形的影响,故而比较适用于高跨比不大、层数不多的框架。为了进一步拓宽此模型的适用范围,在此模型基础上又发展了层间剪弯型模型,使之能适用于层数较多和高跨比较大的框架。 但是层间模型在实际使用中却存在比较大的困难,这主要反映在如何具体确定层间的剪切刚度及弯曲刚度的问题上,而且这二者之间又是耦合在一起的。这一问题层间模型自身是无法解决的。目前,层间模型只是对于常见的层数不多且平面布置十分简单、规则、对称并且能简化为平面结构的框架有一定的实用性,也就是说对于这类框架通常能根据经验进行适当的假设后进行简单推导得到层间单元刚度。 1.2　杆系模型 杆系模型是将整体结构离散为梁、柱单元进行分析。杆系分析模型的出现不仅解决了层间模型所面临的层间刚度无法确定的困难,而且它还解决了层间模型所固有的另外两个缺陷。其一,如果说层间模型从宏观(层单元)角度展示了结构总体动力反应规律,那么由于框架各杆进入非弹性阶段的先后次序不同所造成的整个框架动力反应规律的不同,则是层间模型所不能解释、反映的。其二,无论从抗震研究还是设计角度来看,框架结构的梁、柱构件在地震作用下的反应规律到底如何也是人们所关心的,因为结构的设计最终要落实到构件的设计。如柱端弯矩增大系数应如何取值等,这些问题采用层间模型是无法回答的,从这个角度看也必须将框架结构细化到至少是构件层次才有可能解决这些问题。 杆系分析模型分为两大类,平面杆系分析模型与空间杆系分析模型。目前,平面杆系分析模型的研究相对较为成熟,国内外已开始将注意力转向空间杆系分析模型的研究上。 2　单元模型 对于杆系分析模型,目前用于模拟单元滞回性能的模型已有很多,这些单元分析模型可采取分类的方式加以比较考察。这些模型大致可分为两大类若干小类。 2.1　集中塑性铰模型 单分量模型是集中塑性铰模型中最简单的一类,该模型将杆单元的非弹性性能用非线性弹簧反映,而不对非弹性变· 109·第23卷第4期 攀枝花学院学报 2006年8月V o l .23.N o .4 J o u r n a l o f P a n z h i h u a U n i v e r s i t y A u g .2006

主成分分析法的步骤和原理 (1)

（一）主成分分析法的基本思想 主成分分析（Principal Component Analysis ）是利用降维的思想，将多个变量转化为少数几个综合变量（即主成分），其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息，且所含的信息互不重叠。[2] 采用这种方法可以克服单一的财务指标不能真实反映公司的财务情况的缺点，引进多方面的财务指标，但又将复杂因素归结为几个主成分，使得复杂问题得以简化，同时得到更为科学、准确的财务信息。 （二）主成分分析法代数模型 假设用p 个变量来描述研究对象，分别用X 1，X 2…X p 来表示，这p 个变量构成的p 维随机向量为X=(X 1，X 2…X p )t 。设随机向量X 的均值为μ，协方差矩阵为Σ。对X 进行线性变化，考虑原始变量的线性组合： Z 1=μ11X 1+μ12X 2+…μ1p X p Z 2=μ21X 1+μ22X 2+…μ2p X p …… …… …… Z p =μp1X 1+μp2X 2+…μpp X p 主成分是不相关的线性组合Z 1，Z 2……Z p ，并且Z 1是X 1，X 2…X p 的线性组合中方差最大者，Z 2是与Z 1不相关的线性组合中方差最大者，…，Z p 是与Z 1，Z 2 ……Z p-1都不相关的线性组合中方差最大者。 （三）主成分分析法基本步骤 第一步：设估计样本数为n ，选取的财务指标数为p ，则由估计样本的原始数据可得矩阵X=(x ij )m ×p ，其中x ij 表示第i 家上市公司的第j 项财务指标数据。 第二步：为了消除各项财务指标之间在量纲化和数量级上的差别，对指标数据进行标准化，得到标准化矩阵（系统自动生成）。 第三步：根据标准化数据矩阵建立协方差矩阵R ，是反映标准化后的数据之间相关关系密切程度的统计指标，值越大，说明有必要对数据进行主成分分析。其中，R ij （i ，j=1，2，…，p ）为原始变量X i 与X j 的相关系数。R 为实对称矩阵 （即R ij =R ji ），只需计算其上三角元素或下三角元素即可，其计算公式为： 2211)()() ()(j kj n k i kj j kj n k i kj ij X X X X X X X X R -=--=-=∑∑ 第四步：根据协方差矩阵R 求出特征值、主成分贡献率和累计方差贡献率，确定主成分个数。解特征方程0=-R E λ，求出特征值λi （i=1，2，…，p ）。 因为R 是正定矩阵，所以其特征值λi 都为正数，将其按大小顺序排列，即λ1≥λ2≥…≥λi ≥0。特征值是各主成分的方差，它的大小反映了各个主成分的影响力。主成分Z i 的贡献率W i =∑=p j j j 1λλ，累计贡献率为

高维数据的低维表示综述

高维数据的低维表示综述 一、研究背景 在科学研究中，我们经常要对数据进行处理。而这些数据通常都位于维数较高的空间，例如，当我们处理200个256*256的图片序列时，通常我们将图片拉成一个向量，这样，我们得到了65536*200的数据，如果直接对这些数据进行处理，会有以下问题：首先，会出现所谓的“位数灾难”问题，巨大的计算量将使我们无法忍受；其次，这些数据通常没有反映出数据的本质特征，如果直接对他们进行处理，不会得到理想的结果。所以，通常我们需要首先对数据进行降维，然后对降维后的数据进行处理。 降维的基本原理是把数据样本从高维输入空间通过线性或非线性映射投影到一个低维空间，从而找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构。（8） 之所以能对高维数据进行降维，是因为数据的原始表示常常包含大量冗余： · 有些变量的变化比测量引入的噪声还要小，因此可以看作是无关的 · 有些变量和其他的变量有很强的相关性(例如是其他变量的线性组合或是其他函数依赖关系)，可以找到一组新的不相关的变量。（3） 从几何的观点来看，降维可以看成是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性流形。这种嵌入保留了原始数据的几何特性，即在高维空间中靠近的点在嵌入空间中也相互靠近。（12） 数据降维是以牺牲一部分信息为代价的，把高维数据通过投影映射到低维空间中，势必会造成一些原始信息的损失。所以在对高维数据实施降维的过程中如何在最优的保持原始数据的本质的前提下，实现高维数据的低维表示，是研究的重点。（8） 二、降维问题 1．定义 定义1.1降维问题的模型为(,)X F ，其中D 维数据空间集合{}1N l l X x == （一 般为D R 的一个子集），映射F :F X Y →(),x y F x →=

光谱法概述Word版

光谱法概述 一、光的性质 1、电磁辐射 电磁辐射（电磁波，光）：以巨大速度通过空间不需要任何物质作为传播媒介的一种能量。 电磁辐射的性质：具有波、粒二向性 微粒性： 电磁辐射的吸收和发射现象→微粒性 微粒性的表征→光子的能量E E＝hν＝hc/λ＝hcσ h：普郎克常数 E：光量子能量

2、电磁波谱： 电磁波谱： 3、电磁辐射与物质的相互作用（1）涉及物质内部能级跃迁。吸收 产生荧光、磷光等

（2）不涉及物质内部能级跃迁，仅使电磁辐射某些基本性质发生改变。 折射、衍射、旋光等 4、光谱法 当电磁辐射和物质相互作用，引起物质内部的

能级跃迁，记录由此产生的电磁辐射强度随波长的变化，得到光谱图。从而对物质进行定性、定量和结构分析的方法。 光谱法分类 二、物质对光的吸收 ●物质的颜色由物质与光的相互作用方式决定。 ●人眼能感觉到的光称可见光，波长范围是：400～760nm。 ●让白光通过棱镜，能色散出红、橙、黄、等各色光。 ●单色光：单一波长的光 ●复合光：由不同波长的光组合而成的光，如白光。 ●光的互补：若两种不同颜色的单色光按一定比例混合得到白光，称这两种单色光为互补色光，这种现象称为光的互补。

物质的颜色：是由于物质对不同波长的光具有选择性吸收而产生。 即物质的颜色是它所吸收光的互补色。

溶液的颜色：是由于它选择性地吸收了一部分光，而呈现它的补色。 例如：三（邻二氮菲）合铁配合物溶液吸收了508nm处的光，而呈现紫红色。 三、物质的吸收光谱 将某物质的溶液，用不同波长的单色光作入射光，测定这一溶液吸光度A。每种波长的单色光都有其相对应的吸光度。然后以A为纵坐标，波长

光谱分析方法

第一章绪论 一、填空题 1仪器分析方法分为（）、（）、色谱法、质谱法、电泳法、热分析法和放射化学分析法。 2 光学分析法一般可分为（）、（）。 3仪器分析的分离分析法主要包括（）、（）、（）。 4仪器分析较化学分析的优点（）、（）、操作简便分析速度快。 答案 1光学分析法、电化学分析法 2光谱法、非光谱法 3色谱法、质谱法、电泳法 4灵敏度高检出限低、选择性好 第二章光学分析法导论 一、选择题 1 电磁辐射的粒子性主要表现在哪些方面（） A能量B频率C波长D波数 2 当辐射从一种介质传播到另一种介质时，下列哪种参量不变（） A波长B速度C频率D方向 3 电磁辐射的二象性是指: A．电磁辐射是由电矢量和磁矢量组成；B．电磁辐射具有波动性和电磁性； C．电磁辐射具有微粒性和光电效应；D．电磁辐射具有波动性和粒子性 4 可见区、紫外区、红外光区、无线电波四个电磁波区域中，能量最大和最小的区域分别为：A．紫外区和无线电波区；B．可见光区和无线电波区； C．紫外区和红外区；D．波数越大。 5 有机化合物成键电子的能级间隔越小，受激跃迁时吸收电磁辐射的

A．能量越大；B．频率越高；C．波长越长；D．波数越大。 6 波长为0.0100nm的电磁辐射的能量是多少eV？ A．0.124；B．12.4eV；C．124eV；D．1240 eV。 7 受激物质从高能态回到低能态时，如果以光辐射形式辐射多余的能量，这种现象称为（）A光的吸收B光的发射C光的散射D光的衍射 8 利用光栅的（）作用，可以进行色散分光 A散射B衍射和干涉C折射D发射 9 棱镜是利用其（）来分光的 A散射作用B衍射作用C折射作用D旋光作用 10 光谱分析仪通常由以下（）四个基本部分组成 A光源、样品池、检测器、计算机 B信息发生系统、色散系统、检测系统、信息处理系统 C激发源、样品池、光电二级管、显示系统 D光源、棱镜、光栅、光电池 二、填空题 1. 不同波长的光具有不同的能量，波长越长，频率、波数越（），能量越（），反之，波长越短，能量越（）。 2. 在光谱分析中，常常采用色散元件获得（）来作为分析手段。 3. 物质对光的折射率随着光的频率变化而变化，这中现象称为（） 4. 吸收光谱按其产生的本质分为（）、（）、（）等。 5. 由于原子没有振动和转动能级，因此原子光谱的产生主要是（）所致。 6. 当光与物质作用时，某些频率的光被物质选择性的吸收并使其强度减弱的现象，称为（），此时，物质中的分子或原子由（）状态跃迁到（）的状态。 7. 原子内层电子跃迁的能量相当于（）光，原子外层电子跃迁的能量相当于（）和（）。三．简答题： 1. 什么是光学分析法？ 2. 何谓光谱分析法和非光谱分析法？

(完整版)评价方法综述

评价方法综述 综合评价是指对以多属性体系结构描述的对象系统作出全局性、整体性的评价，即对评价对象的全体根据所给的条件，采用一定的方法给每个评价对象赋予一个评价值，再据此择优或排序。 常用的综合综合评价方法可以分为以下几大类： （1）定性评价方法，包括专家会议法、德尔菲法(Delphi法)。这类方法具有操作简单，可以利用专家的知识，结论易于使用的优点，但是主观比较强，多人评价是结论难收敛，适合于不能或难以量化的大系统，简单的小系统。 （2）技术经济分析方法，包括经济分析法和技术评价法，分别通过价值分析、成本效益分析、价值功能分析，采用NPV(Net Present value)、IRR(Internal Rate of Retum)等指标和通过可行性分析、可靠性评价等。该方法含义明确，可比性强，但是建立模型比较困难，只适用评价因素少的对象。 （3）多属性决策方法(Multi Attribute Decesion-makingMethod，简称DADM)，这类方法通过化多为少、分层序列、直接求非劣解、重排次序法莱排序与评价，具有描述精确，可以处理多决策者、多指标、动态的对象的优点，但由于隶属刚性的评价，无法涉及模糊因素的对象。 （4）系统工程法，包括评分法、关联矩阵法和层次分析法(Analytic Hierarchy Proeess，简称AHP)，前两者具有方法简单、容易操作的优点，但只能用于静态评价；AHP法的可靠度比较高，误差小，但评价对象的因素不能太多(通常不多于9个)。 （5）模糊数学方法，包括模糊综合评价、模糊积分、模糊模式识别等，能克服传统数学方法中的“唯一解”的弊端，根据不同可能性得出多个层次的问题解，但不能解决评价指标间相关造成的信息重复问题，隶属函数、模糊相关矩阵等的确定方法有待进一步研究。 （6）物元分析方法与可拓评价，可以解决评价对象的指标存在不相容性和可变性的问题。 （7）统计分析方法，包括主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析等，具有全面性、可比性、客观合理的优点，但都需要大量的统计数据，没有反映客观发展水平。