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近红外光谱技术用于正天丸混合过程终点的判断
目的:利用近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIR)技术分析正天丸的混合过程,建立一种快速判断混合终点的方法,以提高混合过程的均匀度和混合效率.方法:采用在线取样采集正天丸混合过程中粉末的NIR,计算不同时间点混合均匀度,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)结合马氏距离判断粉末混合终点.采用HPLC测定不同混合时间点芍药苷含量以验证定性判断结果,检测波长235 nm,流动相0.05％磷酸-乙腈梯度洗脱.结果:随着混合时间的延长,粉末混合均匀度增大,20 min后达97％以上;PCA-马氏距离判断结果显示20 min后,到校正光谱的马氏距离基本保持不变(＜1.0),提示混合达到均匀状态,定量验证结果显示20 min后芍药苷含量的RSD趋于稳定.结论:近红外光谱技术可用于判定正天丸的混合过程终点,为其他大品种制剂的研究提供了参考.
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基于近红外光谱主成分分析-马氏距离法的发汗与未发汗续断的快速鉴别
为了快速准确的鉴别续断发汗与否,以续断发汗和未发汗样品为实验材料,采用近红外光谱法结合主成分分析-马氏距离判别分析方法建立了定性鉴别模型.选取了129个未发汗样品和86个发汗样品的近红外光谱图,应用主成分分析-马氏距离法进行判别分析,选择谱段为9 881.46 ～4 119.20 cm-1,采用“标准正则变换+原始光谱+二阶求导”组合对原始光谱进行预处理,主成分数为14,建立定性鉴别模型;并经预测集验证,鉴别准确率达到100％.说明近红外光谱结合模式识别方法进行续断“发汗”与否定性鉴别在技术上是可行的,可以作为续断产地加工“发汗”定性鉴别的一种辅助手段.
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倾向性评分法和马氏距离法在匹配中的比较与应用
目的 比较倾向性评分法与马氏距离法在匹配中的效果,在医学数据中验证倾向性评分悖论的观点.方法 通过邻近匹配及卡钳匹配选择佳匹配方法,计算不同卡钳值下删减个体数后样本的不平衡性,比较倾向性评分法与马氏距离法的稳定性.结果 对于本研究的数据,倾向性评分法的卡钳匹配是佳的匹配方法;倾向性评分法在删减个体数达到一定后,继续删减匹配较差个体会增加样本的不平衡性,马氏距离匹配的样本不平衡性随着删减个体数的增加而减少.结论 倾向性评分匹配法调整混杂时,不宜删减较多个体寻找更加精确匹配的匹配集.
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多元统计学在参麦注射液指纹图谱中的应用
目的:试建立一个有效可行的指纹图谱分析方案.方法:采用聚类分析及马氏距离判别的多元统计学方法对参麦注射液的HPLC指纹图谱中采集的数据进行分析.结果:利用聚类分析对18个样本分类结果准确.结论:作者认为多元统计分析方法能可推荐为参麦注射液质量控制标准的判断方法.
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基于改进LBP特征的白细胞识别
采用先进的计算机图像处理与分析技术完成白细胞分类计数是辅助诊断血液疾病的重要方法.各种白细胞间的纹理差异较大,纹理是区分白细胞的重要特征之一.局部二进制模式(local binary pattern ,LBP)是一种有效的纹理描述算子.本研究提出了一种提取细胞的改进LBP特征用于白细胞分类识别的算法.首先,用小波变换对图像进行分解并重构,获得四幅不同频率的分量图,对其中的低频信号采用离散余弦变换.此后,用可变大小的子窗口对变换后的图像扫描,并根据不同区域赋以权值,获取改进的LBP特征,构成加权直方图.这种特征既能反映细胞局部特征又能反映整体特征.根据测试样本和模板的LBP特征直方图之间的马氏距离构建分类器.根据这种改进LBP特征有效地实现了白细胞的5种分类,得到了令人满意的分类正确率.实验结果表明:本研究提出的算法能有效地区分不同类的白细胞;与其他一些算法相比,提高了分类的精确度.
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一般分布和多元正态分布的检验
分别根据Q-Q图法的原理以及条件概率性质和线性回归性质检验一般分布和多元正态分布,利用模拟方法验证.结果表明方法正确,具有一定的实用价值,并且证实马氏距离并不服从卡方分布.
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单离子通道潜在信号的阈值
提供了还原单离子通道信号的一些阈值方法.基于混合正态分布,考虑到判别错误,给出了几种阈值,判断通道开关状态.
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脑电意识任务分类的研究
目的:脑电意识任务分类.方法:本文将脑电信号中事件去同步化/相同步化现象作为特征信息,讨论了运用多变量参数AAR模型算法(MVAAR)提取脑电信号特征后,采用线性分析、基于马氏距离分类和留一法三种分类器分别进行脑电意识任务识别.引入正确率,互信息,kappa值,ROC曲线下面积值的概念对分类效果进行性能评价.结果:传统的线性分类、基于马氏距离的二次分类,留一法分类效果都较好.结论:但当两类的协方差矩阵差别较大时,MDA方法有更好的结果.当实验数据庞大时,留一法的分类时间将随着数据量的增大而延长,分类效果受到影响.
