基于商业化生产对中成药“涨膏”现状的调研及对策分析

目的：以2个中成药品种（样品1、样品2）为例,对中成药“涨膏”情况进行调研,探明“涨膏”问题的主要影响因素,并提出建议。方法：对样品1与样品2采用商业化生产批次样品进行工艺变更对比研究,对比浸膏收率与指标成分转移率情况,同时对影响“涨膏”的主要因素（饮片粒度、溶媒用量、提取时间）进行考察。结果：加水量、提取时间、投料药材的质量控制及生产设备等均对中成药“涨膏”的结果有影响。结论：“涨膏”现象的存在使药品质量可能存在一定的安全隐患,企业应加强生产过程的控制,同时监管部门需高度重视“涨膏”现象,并加强对中药制剂生产企业的日常监管。     

山东田横岛海域长牡蛎性腺发育及生化成分周年变化

为了阐明青岛近海长牡蛎(Crassostrea gigas)性腺发育周期及生化成分周年变化,于2019年4月—2020年3月,对青岛田横岛海区长牡蛎的性腺发育周期、生化成分(糖原、脂肪、蛋白质)的周年变化与环境因子(温度、盐度、叶绿素a)关系进行研究。研究显示,调查区长牡蛎性腺发育周期分为两个阶段:休止期(10—12月)和配子发生期(1—9月)。少部分长牡蛎配子发生于温度较低的1月(5.4℃),随着温度升高配子逐渐发育成熟,在6月温度较高(20℃)和叶绿素a浓度较大(1.67μg·L^-1)情况下,配子进入排放期。在配子发生期间,随着配子的成熟,条件指数和卵径在5月达到最大值,在配子排放后降低。生化成分含量为:在冬末春初浮游植物繁殖期间糖原含量储存在长牡蛎各组织中,随着性腺发育,各组织的糖原含量逐渐下降,为配子发育提供能量,这表明贮藏在各组织的糖原是配子发生期间的主要能源物质;性腺-内脏团的脂肪和蛋白质含量随着卵径增加呈上升趋势,产卵后其含量显著下降,表明脂肪和蛋白质与配子发育密切相关。研究结果表明,田横岛海域长牡蛎配子的发育方式为保守种模式。     

基于KPCA的台风强度神经网络集合预报方法研究

针对影响台风强度前期预报因子较多以及因子的非线性变化特点,首先采用逐步回归方法筛选出部分预报因子,再利用核主成分分析方法在剩余的预报因子中提取包含了原数据较多信息的核主成分与前期选入的预报因子共同作为模型输入.进一步考虑到神经网络集合预报中个体的准确性和差异性的权衡问题,在不同的初始条件下生成若干组神经网络,分别选择每组中性能最优的个体,建立了一种新的非线性神经网络集合预报模型.最后以西北太平洋海域2001-2010年5-10月的台风强度为研究对象进行了预报试验.结果表明,这种神经网络集合预报模型的预报结果符合实际应用的要求,其预报平均绝对误差明显小于同等条件下的神经网络方法和逐步回归预报方法.     

基于灰色关联度分析法和主成分分析法对泥页岩储层评价方法的探讨

泥页岩储层的影响因素众多,明确各因素间的内部联系才能更好地评价储层。为对比灰色关联法和主成分分析法在储层评价中的适用性,本文选取鄂尔多斯盆地东缘上古生界Y88井丰富的储层数据进行分析。通过对比两种多元统计方法的原理、算法和结果,认为主成分分析法把各项因子视为离散变量,通过降维后用三个综合评价指标来反映储层的优劣,是对各项指标的概括性分析;灰色关联法将参数分为参考数据列和比较数据列,参考数据列的有机碳含量高低与储层的优劣成正相关,参考数据列对评价对象具有可测性。因此,若是对评价对象的概括性分析,用主成分分析法比较合适;若是对评价对象的可测性分析,如有机碳含量的高低决定能不能形成泥页岩储层,则用灰色关联法评价更合理。     

东亚土地覆盖对ENSO事件的响应特征

对1982—1993年气候年际变化的强信号——ENSO进行了确认及再分类。以美国地质调查局EROS中心提供的AVHRR 8km NDVI为数据源，应用地理信息系统技术，计算了1982—1993年每年夏季(5—9月)NDVI平均影像。在此基础上用数据断面分析法对ENSO年东亚地区土地覆盖的空间分布进行了分析，再用主成分分析法对同一时间序列NDVI平均影像进行了运算，发现其第7主成分影像所反映的土地覆盖分布与数据断面分析法所反映的结果是一致的。对此，进一步分析了第7主成分的特征向量与代表ENSO变化特征的南方     

基于KPCA和FCM的HJ-1A星遥感数据分类

为提高对环境与灾害监测预报小卫星1A(HJ-1A)星遥感数据分类的精度,首先将HJ-1A星HSI高光谱数据和CCD多光谱数据进行GS(Gram-Schmidt)融合,然后利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和核主成分分析法(kernel PCA,KPCA)分别对融合后的高光谱图像进行降维处理.KPCA降维时采用高斯、线性和多项式3种核函数,根据特征提取效果评价结果,选择累积贡献率较大的多项式核函数.最后,分别对融合后的高光谱图像、PCA主成分图像和基于多项式核函数的KPCA主成分图像进行模糊C均值分类.实验结果表明,KPCA对融合后高光谱图像的特征提取得到了较好的效果,同时提高了分类精度和效率.     

GPS高程拟合的方法比较

GPS高程拟合的方法有很多,各有其优点和适用范围。本文在最小二乘估计算法的基础上,讨论主成分估计法和半参数模型估计法及各自的优点,并利用六参数模型的最小二乘估计、主成分估计和半参数模型三种拟合方法对GPS高程进行拟合,通过实例计算结果比较分析,得出半参数估计方法优于其他方法,在一定条件下精度高的优点。最后得出半参数估计方法精度达毫米级,论证了其在实际应用中的优越性。     

孝感市孝南区城镇化进程对耕地面积影响研究

本文以孝感市孝南区为例,建立了综合城镇化指标体系,采用主成分分析法分析了孝感市孝南区城镇化水平与耕地面积变化之间关系并进行了定量研究。结果表明,耕地面积与城镇化水平呈现显著的负相关。最后提出了城镇化进程中耕地保护的几条建议。