导读:本文包含了平行因子分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:厌氧氨氧化,荧光光谱,平行因子分析,Fe(Ⅱ)
平行因子分析论文文献综述
王嵘,姚亮,申慧彦,余丽,李卫华[1]（2019）在《叁维荧光光谱表征Fe(Ⅱ)浓度对厌氧氨氧化过程的影响与平行因子分析》一文中研究指出考察Fe(Ⅱ)浓度对厌氧氨氧化过程的影响,并采用叁维荧光光谱结合平行因子分析方法,解析厌氧氨氧化反应器出水中的荧光组分,探究外加Fe(Ⅱ)与反应器出水水质的关系。结果表明:随着Fe(Ⅱ)浓度从1. 84 mg/L升至5. 00 mg/L,NH_4~+-N和NO_2~--N的去除率逐渐增加,表明增加进水Fe(Ⅱ)浓度可以提高微生物对底物的利用率;随着Fe(Ⅱ)浓度的增加,厌氧氨氧化菌的数量亦显着增加;厌氧氨氧化反应器出水的主要荧光组分是类蛋白质和类富里酸物质,随着Fe(Ⅱ)浓度的增加,反应器出水的类蛋白质荧光强度显着增强,表明在一定条件下,投加Fe(Ⅱ)可以促进厌氧氨氧化菌的生长。因此,利用叁维荧光光谱法可以反映投加Fe(Ⅱ)对厌氧氨氧化性能的影响,进而反映反应器实际运行状况。(本文来源于《环境工程技术学报》期刊2019年06期）
张广彩,于会彬,徐泽华,宋永会,韩美[2]（2019）在《基于叁维荧光光谱结合平行因子法的蘑菇湖上覆水溶解性有机质特征分析》一文中研究指出溶解性有机质(dissolved organic matter,DOM)广泛存在于水体、土壤和沉积物中,在自然系统有机物向无机物的转换过程中起重要作用。DOM作为载体可影响污染物迁移转化,作为碳源和营养元素又为微生物提供能量。为探讨湖泊水体中DOM组成、来源和腐殖化程度,以蘑菇湖上覆水为例,采用叁维荧光光谱(3DEEM)结合平行因子法(PARAFAC)分析蘑菇湖上覆水DOM组分,利用荧光指数(FI)、自生源指标(BIX)和腐殖化指数(HIX)等光谱指数研究DOM来源和腐殖化程度,并通过FI与最大荧光强度(Fmax)的相关性解释DOM种类和特征。结果表明:(1)蘑菇湖上覆水DOM包含4种组分,其中C1和C4为富里酸物质,C2为类蛋白中色氨酸物质,C3为腐殖酸物质;(2)蘑菇湖上覆水DOM以微生物内源代谢产物为主,生物可利用性较高,腐殖化程度较低;(3)各组分Fmax与FI间均呈正相关关系,其中富里酸与FI之间呈显着正相关(r=0. 89,P<0. 01)。这表明蘑菇湖上覆水DOM主要为含羰基、羟基等活性官能团的相对分子质量小,且腐殖化、芳香性和分子缩合度较低的类富里酸物质。(本文来源于《生态与农村环境学报》期刊2019年07期）
章熙琴[3]（2019）在《基于扩展平行因子分析的机械故障诊断方法研究》一文中研究指出本论文在国家自然科学基金(No.51675258),机械系统与振动国家重点实验室(No.MSV201914)和南昌航空大学研究生创新专项资金项目(YC2017049)的资助下展开深入研究,针对传统平行因子在故障诊断中存在的局限性,将扩展平行因子分析算法引入到机械故障诊断中,研究了基于扩展平行因子分析的机械故障诊断方法,并进行仿真与实验验证,取得了较好的创新性成果,全文的主要内容如下:1.针对传统基于平行因子的机械故障盲源分离方法(PARAFAC-BSS)存在的不足,即该方法中的PARAFAC分解唯一性需要满足条件为叁个承载矩阵中不能含有任何相关列,这就限制了PARAFAC-BSS的应用。在此基础上,将PARAFAC-BSS进行扩展,提出了基于扩展平行因子分析的机械故障盲源分离方法(PARAFAC2-BSS),提出的方法的优势在于,建立的PARAFAC2模型仅要求一个模式矩阵集合具有相同的因子,其他的矩阵可以具有不同的因子,从而克服了PARAFAC-BSS方法中存在的不足,建立的模型在某一维度下变化时,模型仍然有效,而传统的PARAFAC-BSS故障盲分离方法必须重新建立模型。同时,将PARAFAC2-BSS与PARAFAC-BSS进行了对比分析,仿真结果表明,不论从性能指标,还是从相似系数分析来看,PARAFAC2-BSS具有明显的优势。最后,将提出的方法应用到滚动轴承故障盲分离中,构造了滚动轴承故障盲分离PARAFAC2模型,实验结果验证了所提方法的优越性。2.结合EMD、LMD和PARAFAC2的各自优势,提出了两种机械故障欠定盲分离方法,分别为EMD-PARAFAC2盲分离方法和LMD-PARAFAC2盲分离方法。提出的方法首先将观测信号分解成若干个有效分量,然后,将各个分量与原始观测信号重新组合成新的观测信号,达到了升维的效果,使得观测信号数大于或者等于源信号数,从而将欠定盲分离问题转化为超定的BSS问题。同时,将所提的两种机械故障欠定盲分离方法分别与EMD-PARAFAC、LMD-PARAFAC方法进行了对比研究。仿真结果表明,EMD-PARAFAC2的分离效果比传统的EMD-PARAFAC的分离效果好,LMD-PARAFAC2的分离效果比传统的LMD-PARAFAC分离效果好,EMD-PARAFAC2盲分离方法在收敛精度更有优势,LMD-PARAFAC2盲分离方法在抑制端点效应和对信号信息完整性方面更有优势,最后,将所提的方法应用到滚动轴承欠定盲分离实验中,实验结果表明,提出的方法是有效的。3.现有的基于平行因子的机械故障盲分离方法都是假设系统是瞬时混合模型,然而通过传感器接收到的信号存在时移问题,利用PARAFAC-BSS方法来解决时移问题时,要求每一次的时移都要考虑重新建模,因而,带来很大的不方便,也影响到故障分离的快速性。为了减少这种复杂性,结合张量分解的优点,在维数发生变化的情况下也能自适应建模,提出了一种基于PARAFAC2的时域卷积非平稳信号盲分离方法,该方法大大减少了建模的时间,在出现信号时滞的情况下,通过不断优化参数,利用迭代最小化矩阵迹函数的单调收敛算法,估计样本自相关矩阵。结合时间分割的方法,从多通道混合矩阵中建立叁阶张量数据。然后,利用时域PARAFAC2方法,建立PARAFAC2的在每个时间的维度下数据集合。仿真结果表明,存在时延条件下,基于PARAFAC2的卷积盲分离方法的分离效果优于PARAFAC卷积盲分离方法。最后,将该方法成功地应用在机械故障源的盲分离中。4.TUCKER分解是一种新的扩展平行因子模型,它可以看做一种高阶的PCA。其特色在于构建的叁维张量经过TUCKER分解后得到的压缩数据量要比原始数据小很多,可以大幅度压缩数据,分解得到的核心阵列描述了每个模式各分量之间的所有多线性相互作用,从而更有利于对数据进行特征提取。深度信念网络(DBN)的优势通过训练其神经元间的权重,可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据,非常有利于识别和分类。在此,结合TUCKER分解和深度置信网络(DBN)的各自优势,提出了一种基于TUCKER-DBN的故障识别方法,在提出的方法中,先构建叁阶张量状态样本,并归一化处理,然后,利用TUCKER分解得到核心张量,挖掘数据中的隐藏信息,将得到的核心张量输入到DBN分类器中进行训练和识别。将该方法应用到机械故障诊断中,实验表明,提出的方法是有效的,得到了很好的识别效果,与传统的DBN识别方法比较,提出的方法识别速度明显得到了提高。(本文来源于《南昌航空大学》期刊2019-06-01）
祝竟成,陈浩,廖振良[4]（2019）在《叁维荧光淬灭耦合平行因子分析与二维相关光谱在金属与溶解性有机物配位作用中的研究进展》一文中研究指出溶解性有机物(DOM)来源的多样性和成分结构的复杂性导致DOM与金属配位作用存在不确定性。总结了叁维荧光猝灭耦合平行因子分析法和二维相关光谱分析法在DOM与金属配位作用研究中的进展,介绍了两种分析方法的原理、特点和内在联系。(本文来源于《能源环境保护》期刊2019年01期）
李云成,崔琛,龚阳[5]（2018）在《基于平行因子分析的时空非均匀采样下双基地MIMO雷达目标参数联合估计算法》一文中研究指出提出了一种基于平行因子分析的时空非均匀采样下双基地MIMO雷达收发角及多普勒频率联合估计算法。首先计算K级非均匀延迟器输出数据的协方差矩阵并对该矩阵进行变换和去冗余处理,然后将新数据转化为叁阶张量并对其进行降维处理,最后通过交替最小二乘和Root-MUSIC算法估计出目标收发角和多普勒频率。该算法实现了时域和空域孔径自由度的二次扩展,提高了参数估计精度,降低了运算量。此外,通过最小冗余配置,实现了孔径的高效扩展,降低了系统配置需求。仿真结果验证了所提算法的有效性。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
杨若男,张伟涛,楼顺天[6]（2019）在《基于平行因子分析的SIMO-OFDM系统盲信道与符号联合估计算法》一文中研究指出针对SIMO-OFDM系统下的信道估计和符号检测问题,该文建立了接收数据矩阵的平行因子分析(PAR-AFAC)模型,利用PARAFAC模型中离散傅里叶变换矩阵的行满秩特性,结合数据矩阵的奇异值分解,提出了一种信道与符号联合盲估计的闭式求解方法。由于提出的求解方法无须进行迭代便可以完成信道估计和符号检测,因此其计算复杂度低,此外,利用PARAFAC模型实现信道和符号的同时计算,避免了因信道估计误差导致的符号误码率性能下降问题。仿真结果表明,与传统方法相比提出的方法计算复杂度更低,估计性能更好。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年03期）
李昀,魏鸿杰,王侃,张招招,于旭彪[7]（2019）在《溶解性有机物(DOM)与区域土地利用的关系:基于叁维荧光-平行因子分析(EEM-PARAFAC)》一文中研究指出溶解性有机物(DOM)是水体质量的综合性指标,反映了流域内经济发展和治理保护等多方面因素,可为流域水体保护提供依据.本研究采集了宁波市4个不同城市化程度的区域内的河流样本,运用叁维荧光结合平行因子分析法(EEMPARAFAC)对水体中DOM进行解析,探讨了区域土地利用与DOM的关系.结果表明城市化在含量和组成两方面影响了流域水体中DOM的特征.城市区域(DOC=3. 18 mg·L~(-1))和城乡结合区域(DOC=7. 45 mg·L~(-1))水体中DOM的浓度远高于城市化程度较低的农村区域(DOC为2. 16～2. 62 mg·L~(-1),ANOVA,P <0. 001). EEM-PARAFAC解析得到7个荧光组分,主要可归为类腐殖质和类蛋白质类物质.其中,城市区域DOM以类腐殖质物质为主,占比达到61. 3%;而城乡结合区域由于受到更多的生活污水排放影响,类蛋白质物质的比例最高为59. 4%;相比之下,农村区域虽然DOM浓度相对较低,但类腐殖质物质占比达63. 6%～65. 7%,面源污染是主要原因.主成分分析表明城市化发展对水质具有重要影响,在城市化初期污染主要来源于生活和工业污染源,当城市化到一定水平污染物更多来源于路面径流.本研究表明EEM-PARAFAC可以半定量辨析水体污染源,可为不同的区域水质恢复与治水策略制定提供针对性数据支撑.(本文来源于《环境科学》期刊2019年04期）
朱爱菊,孙东耀,谭季,黄佳芳,罗敏[8]（2019）在《亚热带河口陆基养虾塘水体CDOM叁维荧光光谱平行因子分析》一文中研究指出利用叁维荧光光谱平行因子分析(EEMs-PARAFAC)技术,对我国亚热带地区闽江、木兰溪、九龙江河口滨海陆基养虾塘水体的有色溶解性有机质(CDOM)进行了组分及来源分析.研究表明从养虾塘水体CDOM荧光光谱中解析出4个有效PARAFAC荧光组分,包括2种类蛋白质物质和2种类腐殖酸物质,其中类蛋白质组分是河口陆基养虾塘水体中CDOM的主要组成部分.水体的荧光指数FI和自生源指标BIX表明河口区滨海陆基养虾塘水体中CDOM的强自生来源贡献.而腐殖化指标HIX表明养殖塘水体具有弱腐殖化特征.类蛋白质组分与类腐殖质组分之间可能具有相同的来源属性和地化行为,盐度与CDOM呈现极显着负相关,而DOC与CDOM中类腐殖质组分(C2、C3)呈现显着正相关.本研究为进一步揭示养虾塘水体CDOM的光化学性质提供了科学依据.(本文来源于《环境科学》期刊2019年01期）
杨诚[9]（2018）在《平行因子分析在多故障源盲分离中的应用研究》一文中研究指出本论文是在国家自然科学基金(No.51675258,51075372)、机械传动国家重点实验室开放基金(No.SKLMT-KFKT-201514)和南昌航空大学研究生创新专项资金项目(YC2016050)资助下,将平行因子分析(PARAFAC)算法引入到机械多故障源盲分离中,提出了一些新的故障诊断算法。通过一系列的仿真和实验研究,验证了这些算法的可行性。全文的具体章节安排及研究成果如下:第一章:论述了本论文的提出及其意义,阐述了盲源分离相关理论及其在机械故障诊断中的国内外研究现状。综述了PARAFAC原理及其发展过程和目前研究现状。给出了本论文的主要章节安排、研究内容及创新之处。第二章:现有的源数估计算法只在超定或额定混合条件能够准确估计振源数,而在欠定混合条件下,最多只能给出振源数的上限,而不能准确估计振源数。针对此不足,将PARAFAC模型与核一致诊断(CORCODIA)算法相结合,提出了一种新的基于PARAFAC的机械振源数估计算法。仿真结果表明,所提算法无论在额定或超定混合还是在欠定混合条件下,均能够有效估计振源数;此外,该算法能够在噪声干扰下估计机电系统的振源数。最后,将所提算法应用到轴承多故障源估计实验和多机振动源实验中,实验结果进一步证明了所提的算法的有效性和可行性。第叁章:针对噪声环境下盲源分离问题,传统独立分量分析(ICA)算法往往是引入虚拟噪声,或者结合信号分解方法来进行。而虚拟噪声如何引入缺乏依据,信号分解方法由于参数选择缺乏依据望往很难达到理想的分离效果。为了克服此不足,本章提出了基于平行因子分析的盲源分离算法。首先根据传感器观测信号构建得到PARAFAC模型。然后,引入叁线性交替最小二乘(TALS)算法,对PARAFAC模型进行拟合,分解得到对应的载荷矩阵,即混合矩阵估计。最后,对混合矩阵估计求逆,从而恢复源信号;若在欠定混合条件下,则需引入最短路径法,才能得到源信号估计。在本仿真分析中,设置不同信噪比的噪声环境,将所提算法与传统盲源分离算法JADE在额定混合条件下进行比较;同时,也将该算法与LMD-UBSS算法在欠定混合条件下相比较。仿真结果表明,基于平行因子分析的盲源分离算法在噪声环境条件下对源信号的恢复明显优于传统BSS算法。最后,将所提算法应用于轴承多故障诊断实验及多机振源实验中,实验结果证明了所提的算法的有效性和可行性。第四章:针对传统PARAFAC-BSS算法无法对任意欠定混合观测信号进行盲分离的不足,提出了两种新的欠定盲源分离方法,分别为基于经验模态分解和平行因子分析的欠定盲源分离(EMD-PARAFAC)算法和基于局域均值分解和平行因子分析的欠定盲源分离(LMD-PARAFAC)算法。这两种算法均能够利用各自信号分解算法得到观测信号的子信号分量,从中筛选出有效信号分量,并与原有的传感器信号重新组成新的观测信号,使得观测信号数大于或等于源信号数,这样变成求解额定或超定混合源分离问题。分别利用EMD-PARAFAC算法、LMD-PARAFAC算法以及传统PARAFAC-BSS算法处理欠定盲源分离问题,并就各算法恢复得到的源信号进行相似度分析,从而比较以上算法的分离性能;同时,从收敛精度和计算效率两个指标上,对所提的两种算法进行分析比较。仿真结果表明,所提的这两种方法均能够得到较理想的分离结果,而传统PARAFAC盲分离算法的分离效果并不好;在没有端点效应的影响下,EMD-PARAFAC无论从收敛精度还是运行时间上,较LMD-PARAFAC算法均有一定优势。最后,将EMD-PARAFAC算法应用到轴承多故障欠定盲分离中,将LMD-PARAFAC算法应用到多机振源盲分离中,实验结果进一步验证了所提两种算法的有效性和可行性。第五章:现有的PARAFAC-BSS算法均在线性混合假设条件下进行,而在实际工程中混迭模型更多的是非线性的。针对此不足,将Kernel函数与PARAFAC算法相结合,提出基于KPARAFAC的非线性机械多故障源分离算法。该算法引入Kernel方法将非线性传感器信号映射到高维核特征空间中,并在线性核特征空间中利用PARAFAC算法恢复源信号。仿真结果表明,KPARAFAC算法可从非线性观测数据中得到源估计,并与传统NBSS算法相比,源信号恢复更佳。最后,将所提算法应用于轴承多故障诊断实验中,实验结果证明了所提的算法具有一定有效性和可行性。第六章:对本文的主要研究内容进行了详细概括,并对PARAFAC模型在机械故障诊断中进一步应用做了一些探讨。(本文来源于《南昌航空大学》期刊2018-06-01）
周艳蕾,周飞飞,姜聪聪,石晓勇,苏荣国[10]（2018）在《基于叁维荧光光谱-平行因子分析的海上溢油识别技术研究》一文中研究指出在世界范围内溢油事件频繁发生,溢油的组成成分会影响人类身体健康和生态系统。因此,迫切地需要一种可以快速识别溢油种类的方法。针对溢油污染物现场快速鉴别的需求,利用平行因子分析技术建立了基于叁维荧光光谱的原油、燃料油识别方法。首先,利用Delannay叁角形内插值法对实验选的6种原油(Roncador原油、巴士拉原油、俄罗斯原油、沙特原油(重质)、上扎库姆原油、海二站原油)和叁种燃料油(380CST燃料油、5-7号燃料油、岚山燃料油)的叁维荧光光谱去散射,去散射后的叁维光谱数据进行归一化处理;之后,对叁维荧光光谱进行平行因子解析,确定七个荧光组分为最佳荧光组分,进而得到由7个荧光成分组成的样品荧光特征谱,将风化第3,15和45天的样品及未风化样品的第一平行样的荧光特征谱进行贝叶斯方法(Bayes)判别分析和聚类分析,确定油品荧光特征谱的分析能力和18条荧光标准谱库(12条原油标准谱和6条燃料油标准谱);最后,利用非负最小二乘多元线性回归建立溢油荧光识别方法,对第0,7和30天风化的样品和未风化样品的另一平行样进行识别。实验结果表明,除对风化及未风化的俄罗斯原油识别外,该方法对其余风化和未风化的五种原油和叁种燃料油识别正确率均为100.0%,整体识别原油正确率为87.5%,燃料油正确率为100.0%。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2018年02期）
平行因子分析论文开题报告
（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：
溶解性有机质(dissolved organic matter,DOM)广泛存在于水体、土壤和沉积物中,在自然系统有机物向无机物的转换过程中起重要作用。DOM作为载体可影响污染物迁移转化,作为碳源和营养元素又为微生物提供能量。为探讨湖泊水体中DOM组成、来源和腐殖化程度,以蘑菇湖上覆水为例,采用叁维荧光光谱(3DEEM)结合平行因子法(PARAFAC)分析蘑菇湖上覆水DOM组分,利用荧光指数(FI)、自生源指标(BIX)和腐殖化指数(HIX)等光谱指数研究DOM来源和腐殖化程度,并通过FI与最大荧光强度(Fmax)的相关性解释DOM种类和特征。结果表明:(1)蘑菇湖上覆水DOM包含4种组分,其中C1和C4为富里酸物质,C2为类蛋白中色氨酸物质,C3为腐殖酸物质;(2)蘑菇湖上覆水DOM以微生物内源代谢产物为主,生物可利用性较高,腐殖化程度较低;(3)各组分Fmax与FI间均呈正相关关系,其中富里酸与FI之间呈显着正相关(r=0. 89,P<0. 01)。这表明蘑菇湖上覆水DOM主要为含羰基、羟基等活性官能团的相对分子质量小,且腐殖化、芳香性和分子缩合度较低的类富里酸物质。
（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。
平行因子分析论文参考文献
[1].王嵘,姚亮,申慧彦,余丽,李卫华.叁维荧光光谱表征Fe(Ⅱ)浓度对厌氧氨氧化过程的影响与平行因子分析[J].环境工程技术学报.2019
[2].张广彩,于会彬,徐泽华,宋永会,韩美.基于叁维荧光光谱结合平行因子法的蘑菇湖上覆水溶解性有机质特征分析[J].生态与农村环境学报.2019
[3].章熙琴.基于扩展平行因子分析的机械故障诊断方法研究[D].南昌航空大学.2019
[4].祝竟成,陈浩,廖振良.叁维荧光淬灭耦合平行因子分析与二维相关光谱在金属与溶解性有机物配位作用中的研究进展[J].能源环境保护.2019
[5].李云成,崔琛,龚阳.基于平行因子分析的时空非均匀采样下双基地MIMO雷达目标参数联合估计算法[J].空军工程大学学报(自然科学版).2018
[6].杨若男,张伟涛,楼顺天.基于平行因子分析的SIMO-OFDM系统盲信道与符号联合估计算法[J].电子与信息学报.2019
[7].李昀,魏鸿杰,王侃,张招招,于旭彪.溶解性有机物(DOM)与区域土地利用的关系:基于叁维荧光-平行因子分析(EEM-PARAFAC)[J].环境科学.2019
[8].朱爱菊,孙东耀,谭季,黄佳芳,罗敏.亚热带河口陆基养虾塘水体CDOM叁维荧光光谱平行因子分析[J].环境科学.2019
[9].杨诚.平行因子分析在多故障源盲分离中的应用研究[D].南昌航空大学.2018
[10].周艳蕾,周飞飞,姜聪聪,石晓勇,苏荣国.基于叁维荧光光谱-平行因子分析的海上溢油识别技术研究[J].光谱学与光谱分析.2018