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镁合金微弧氧化涂层腐蚀速率的数学模型研究

李岩 , 李丝芮 , 冯龙龙 , 陈玲玲 , 顾艳红

电镀与涂饰

为了研究AZ31镁合金微弧氧化(MAO)涂层腐蚀速率的数学模型，选取不同的过程参数(包括脉冲频率、电压、氧化时间和电解液浓度)，采用微弧氧化技术和磷酸三钠电解液体系，在镁合金基体上制备了耐蚀涂层。研究了不同脉冲频率下制备的MAO涂层在仿生体液中浸泡1、5和7 d后的极化曲线，测试了不同条件下制备的镁合金 MAO 涂层在浸泡不同时间后的腐蚀电流密度，对不同微弧氧化过程参数及浸泡时间进行了主成分分析，建立了腐蚀速率的数学模型。结果表明，MAO涂层的腐蚀电流密度小于镁合金基体，脉冲频率对腐蚀速率起主导作用。将不同过程参数下制备的镁合金 MAO 涂层在仿生体液中浸泡24 h，利用Tafel曲线拟合得到的腐蚀电流密度与由回归方程计算所得的模拟电流密度相比，相对误差小于5%，而且其多元评定系数为0.9021，表明所建立的回归方程能可靠地用来模拟不同参数下制备的镁合金 MAO 涂层在浸泡不同时间下的腐蚀电流密度，为预测和控制镁及镁合金 MAO 涂层的腐蚀速率提供指导。

关键词: 镁合金 , 微弧氧化 , 腐蚀速率 , 数学模型 , 主成分分析 , 特征向量

基于主成分和小波神经网络的绝缘子污秽放电发展阶段识别

王峰 , 袁开明 , 舒乃秋

绝缘材料

针对绝缘子污秽放电模式识别过程中声发射信号的特征参量维数过高的问题，采用主成分分析法对特征参量降维，利用提取到的绝缘子污秽放电声发射信号的特征参数构成原始特征参量矩阵，通过对原始特征参量矩阵进行K-L正交变换，产生了包含原始特征参量矩阵主要信息的K个主成分，最后利用小波神经网络进行绝缘子污秽放电的模式识别。结果表明：利用主成分分析法降低特征参量的维数，使分类器的结构更简单，小波神经网络比传统的BP神经网络具有更高的识别率和更优的识别效果。

关键词: 主成分分析法 , 小波神经网络 , 绝缘子污秽放电 , 模式识别

Model of Hot Metal Silicon Content in Blast Furnace Based on Principal Component Analysis Application and Partial Least Square

钢铁研究学报(英文版)

关键词: 铁水硅含量 , 主成分分析 , 偏最小二乘 , 回归模型 , 高炉 , 铁水质量 , 回归方法 , 相对稳定

主成分分析法综合评价我国13个大气腐蚀站点的气候因素

贾志军赵泉林董超芳李晓刚

中国腐蚀与防护学报 doi:1005-4537（2009）05-0388-06

应用主成分分析法对我国13个大气腐蚀试验站点的气候因素的相关性进行了分析，并且根据各站点的主成分得分，得出各试验站的主要气候影响指标并对气候环境综合归类。并与我国的主要气候类型分类进行对比，证明对我国13个大气腐蚀试验站点按气候因素分类的正确性，验证各站点选址的气候典型，涵盖我国主要气候类型。可以依据上述各站点的主要自然环境影响因素指导环境试验，研究不同环境因素对材料性能的影响。

关键词: 主成分分析 , weathering,correlation matrix , evaluation , null

基于主成分分析的彩色扫描仪光谱特性化

于海琦 , 刘真 , 田全慧

影像科学与光化学 doi:10.7517/j.issn.1674-0475.2015.02.161

为了实现扫描仪在不同光源、不同观察者条件下准确获取颜色信息,最大程度的避免同色异谱现象,本文采用光谱的方法对扫描仪进行特性化处理,通过多项式回归和BP神经网络分别与主成分分析法结合,首先对检测样本的光谱反射率进行主成分分析,提取主成分与主成分系数,通过实验得到主成分系数与多项式回归、BP神经网络结构之间的转换模型,实现了扫描仪低维RGB信号对原始光谱反射率信息的重构,进而实现扫描仪的光谱特性化.实验结果表明,多项式项数为19项时,达到训练样本的均方根误差为1.7％,检测样本的均方根误差为1.9％.而包含15个隐层节点的单隐层BP神经网络结构为比较合理的网络结构,达到训练样本的均方根误差为1.3％,检测样本的均方根误差为1.5％.对彩色扫描仪的特征化处理,采用多项式回归法得到光谱特性化精度较低,采用BP神经网络模型能够实现更高的光谱特性化精度.

关键词: 彩色扫描仪 , 光谱特征化 , 多项式回归 , BP神经网络 , 主成分分析

电子固体废弃物拆解作坊附近土壤重金属污染特征及风险?

陈海棠 , 周丹丹 , 薛南冬 , 周玲莉 , 李发生 , 张石磊 , 胡庆年

环境化学 doi:10.7524/j.issn.0254-6108.2015.05.2014120901

为评价电子固废拆解作坊对附近农田土壤重金属的污染，选取某典型电子固废拆解作坊集中村落，采集作坊房前屋后农田土壤样品42个，分析了7种重金属（ Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn）的浓度水平。结果表明，研究区域内电子废物拆解作坊房前屋后的农田土壤受到了不同程度的重金属污染，其中Cd和Cu为中度污染，Hg为轻微污染。相关性分析和主成分分析表明，农田土壤中Cu、Pb、Ni和Zn的污染主要来自于电子固废焚烧排放的烟尘大气沉降，Cd和Hg主要来自电子固废酸洗废水径流及电子固废长期堆放淋溶。健康风险评价结果显示，尽管儿童和成人的总致癌风险低于10－6，但研究区域儿童的累积非致癌风险超过可接受水平，经口摄入为主要暴露途径，其中重金属Pb对累积非致癌风险的贡献最大。由此，重视手工拆解作坊造成的土壤重金属污染的同时应特别关注Pb污染。

关键词: 重金属 , 电子固废拆解 , 来源 , 主成分分析 , 健康风险

湖南某植烟土壤重金属含量及其生态风险评价?

胡鑫 , 罗真华 , 晏哲 , 谢会雅 , 周毅 , 彭亮 , 曾清如

环境化学 doi:10.7524/j.issn.0254-6108.2015.06.2014121604

采集了湖南某植烟区表层土壤样品112份，测定了土壤中6种重金属元素的含量，并采用单因子污染指数法、综合污染指数法和潜在生态危害指数法对其污染状况进行评价．结果表明，植烟区土壤重金属平均含量分别为36．25（ Cu）、69．78（ Zn）、37．66（ Pb）、0．36（ Cd）、12．71（ As）、0．27（ Hg） mg·kg－1．6个元素的变异系数在32．57％—59．03％之间，属于中等变异，元素分布不均．污染评价结果表明，植烟区土壤重金属Cu、Zn、Pb、As的单因子污染指数平均值小于1，其污染较轻．而重金属Cd和Hg的超标率为54．46％和58．04％，土壤受到Cd和Hg污染．潜在生态风险指数评价结果显示植烟区土壤重金属属于轻度污染．相关性分析结果表明Cu、Zn、Pb和Cd之间呈显著相关性，As和Hg相关性显著，说明其同源性较高．来源分析表明，研究区Cu、Zn、Pb和Cd污染来源东北部主要为矿区污染，西南部主要是人为源，As主要来源为成土母质和生活源，Hg主要为大气污染源．

关键词: 植烟区土壤 , 重金属 , 污染评价 , 相关性 , 主成分分析

基于PCA的黄金期货价格短期波动影响因素研究

孟庆军 , 程欣

黄金 doi:10.11792/hj20150503

黄金具有商品属性和金融属性,价格波动频繁且剧烈. 黄金期货市场可以为黄金生产企业、加工企业及投资者提供一个规避黄金价格波动的平台. 由于中国黄金期货市场尚待成熟,容易受到其他相关市场的影响,从而使其有效性得不到充分发挥. 该文创新性地对影响黄金期货价格短期波动的因素进行了主成分分析以得到主要影响因素,并根据这些主要影响因素给出了加强中国黄金期货市场有效性的建议.

关键词: 黄金期货 , 价格波动 , 影响因素 , 主成分分析

头发光谱显微成像数据处理分析方法及其应用

方宇生 , 魏小丽 , 黄青

量子电子学报 doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2013.06.002

随着多通道探测技术、集成显微技术和计算机及分析技术的发展,红外和拉曼光谱技术及光谱显微成像技术在生物及医学领域得到广泛应用并成为一种向实用化发展的趋势.但是,要从光谱测量中获得准确、有用的信息需要对光谱及成像数据进行细致、合理的分析.应用MATLAB软件编程,结合单谱线分析和多谱线多变量分析的方法,对健康人和病人头发横截面微观扫描的拉曼光谱数据进行分析,结果表明,通过对头发拉曼光谱细致处理和数据分析,可以揭示健康人和癌症患者之间的差异.这项工作是把拉曼光谱成像技术及相关光谱分析方法应用于生物医学领域的一个实例.

关键词: 光谱学 , 生物光谱 , 主成分分析 , 拉曼光谱显微成像

基于主成分分析和模糊识别的生物分子太赫兹光谱识别

陈涛

量子电子学报 doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2016.04.002

提出了一种基于主成分分析(PCA)和模糊模式识别方法的生物分子太赫兹(THz)光谱识别方法,并采用多种典型糖类和氨基酸生物分子的太赫兹透射光谱作为实验介质证明所提方法的可行性和有效性.运用PCA方法对生物分子太赫兹光谱数据做降维处理,提取样品太赫兹光谱特征信息;用获得的主成分得分矩阵代替原始太赫兹光谱数据输入到模糊模式识别分析模型中,运用基于择近原则的模糊模式识别方法对待定样品进行分类识别.结果表明以生物分子的太赫兹光谱作为数据特征,采用PCA与模糊识别相结合的方法实现生物分子的检测和识别是可行的,为太赫兹光谱技术用于生物分子的鉴定和识别提供了一种新的有效分析方法.

关键词: 光谱学 , 太赫兹光谱 , 生物分子 , 主成分分析 , 模糊模式识别