糖苷类香气成分分析方法
一，游离态香气成分分析方法：
用电子天平称取20.000克烟叶样品，然后转移至500毫升的索氏提取器中，加入300mL乙醚，在52摄氏度的水浴下连续浸提20小时。乙醚提取液在40度水浴上旋转蒸发至10毫升，加入250毫升0.2mol/L PH值5.59的磷酸盐缓冲溶液，在另一100毫升的的烧瓶中加入40毫升的二氯甲烷溶液，同时蒸馏萃取2.5小时，结束后，在二氯甲烷萃取溶液中加入0.5mL内标液，混合均匀后加入适量无水硫酸钠干燥2小时以上。转移至浓缩瓶中，并用二氯甲烷清洗100毫升的烧瓶两次，每次20毫升，合并二氯甲烷溶液于浓缩瓶中。在50℃条件下旋转蒸发至1毫升，转移至色谱瓶中待分析。
二，糖苷态香气分析方法：
1，20克经过乙醚提取的烟叶样品完全晾干后转移至大三角瓶中，加入200毫升无水甲醇，室温下震荡过夜，上清液过滤，残渣再用150毫升甲醇提取4小时，合并两次甲醇提取液于500毫升的烧瓶中，减压45℃旋转蒸发至干，加入100毫升的纯净水溶解糖苷，让此水溶液依2.0mL/min的流速过XAD-2层析柱，先用200毫升的水洗去糖，有机酸，氨基酸等成分，然后用300毫升的甲醇洗下糖苷成分于500毫升的烧瓶中，减压45℃旋转蒸发至干，加入50毫升的纯净水溶解，再加入250毫升PH2.5的缓冲溶液，在另一100毫升的的烧瓶中加入40毫升的二氯甲烷溶液，同时蒸馏萃取2.5小时，结束后，在二氯甲烷萃取溶液中加入0.5mL内标液，混合均匀后加入适量无水硫酸钠干燥2小时以上。转移至浓缩瓶中，并用二氯甲烷清洗100毫升的烧瓶两次，每次20毫升，合并二氯甲烷溶液于浓缩瓶中。在50℃条件下旋转蒸发至1
毫升，转移至色谱瓶中待分析。
2，20克经过乙醚提取的烟叶样品完全晾干后转移至大三角瓶中，加入200毫升无水甲醇，室温下震荡过夜，上清液过滤，残渣再用150毫升甲醇提取4小时，合并两次甲醇提取液于500毫升的烧瓶中，减压45℃旋转蒸发至干，加入50毫升的纯净水溶解糖苷，再加入250毫升PH2.5的缓冲溶液，在另一100毫升的的烧瓶中加入40毫升的二氯甲烷溶液，同时蒸馏萃取2.5小时，结束后，在二氯甲烷萃取溶液中加入0.5mL内标液，混合均匀后加入适量无水硫酸钠干燥2小时以上。转移至浓缩瓶中，并用二氯甲烷清洗100毫升的烧瓶两次，每次20毫升，合并二氯甲烷溶液于浓缩瓶中。在50℃条件下旋转蒸发至1毫升，转移至色谱瓶中待分析。
粉煤灰的主要特性(精)
粉煤灰的主要特性 一、粉煤灰的主要性状和技术特征 粉煤灰的性状是指粉煤灰颗粒和混合粉料的物理、化学性质以及形态、结构等的统称。粉煤灰性状除包括上述化学成分、矿物组分和颗粒组分外，一般还包括表观色泽、粒径、细度、级配、比表面积、密度、堆积密度、含水率、烧失量、需水量比、火山灰活性以及其他各种物理力学性质和化学性质，特别还应包括均匀性这个重要的信息。粉煤灰一般的性状，因为粉煤灰在水泥和混凝土的应用要比其他用途具有更高的性状要求，仍须摘要说明。 粉煤灰技术特征，这里主要是指粉煤灰用作水泥和混凝土的原材料时，与用途和质量有关的粉煤灰成分、结构和性能的技术信息，也是与粉煤灰混凝土技术相关的重要技术参量。粉煤灰特征化研究，是粉煤灰水泥混凝土技术中的基础研究，直到20世纪80年代，粉煤灰特征化研究随着现代科学测试手段和研究方法的进步，取得了较多的成绩。 （一）、粉煤灰的性状 1．表观色泽 由于成分和组分不同，粉煤灰表观色泽变化很大。低钙粉煤灰随着碳分含量从低到高，从乳白色变至灰黑色。在一般情况下，粗略地可从色泽的变化观察粉煤灰性质的变化。高钙粉煤灰一般呈浅黄色，可反映氧化钙含量。目前，最新的研究认为，粉煤灰色泽不可以反映其结构。 2．粒径和细度 所收集的统灰粒径变化为0.5～300μm，这一范围与水泥接近，但其中大部分的颗粒要比水泥细得多。国内沿用标准筛测定，现在的我国粉煤灰新标准把用于水泥和混凝土的粉煤灰的试验方法和筛余量指标从用80μm标准筛人工筛分法改为用气流筛测定45μm的筛余量。如JGJ28－1986规定，以80μm标准筛测定细度，其筛余量：I级灰不大于5%，II级灰不大于8%，III级不大于25%。因为45μm以下粉煤灰颗料对混凝土性质的贡献较大，GB1596－2005粉煤灰新标准中，采用45μm筛余量（%）为细度指标，规定I级灰不大于12%，II级灰不大于20%，III级灰不大于45%。细度是粉煤灰最重要的参量，有的专家认为可以用来作为评估用于混凝土中粉煤灰质量的基本参量。至于代替细集料或用以改善工作性的粉煤灰细度则不受上述规定的限制。 3．比表面积 因为粉煤灰中密实颗粒和内部表面积很大的多孔颗粒混在一起，用比表面积方法不易准确测定颗粒的粗细。沿用测定水泥比表面积法测定粉煤灰比表面积的变化范围一般为1500～5000cm2/g，仍可用作反映粉煤灰组合颗粒内外表面积的综合情况。 4．颗粒级配 颗粒级配大致可分三种形式： （１）细灰。颗粒级配细于水泥，主要用于钢筋混凝土中取代水泥或水泥混合材料。 （２）粗灰。包括统灰和分选后的粗灰，颗粒级配粗于水泥，主要用于素混凝土和砂浆中取代集料。（３）混灰。与炉底灰混合的粉煤灰，用作取代集料或用作水泥混合材料（尚须与熟料共同磨细或分别麿细），或者作填筑用粉煤灰。 5．密度 普通粉煤灰密度为1.8~2.3g/cm2，约等于硅酸盐水泥的2/3。粉煤灰堆积密度的变化范围为0.6~0.9g/cm3，振实后的堆积密度为1.0~1.3 g/cm3。高钙粉煤灰密度略大。 最近我国用于混凝土的粉煤灰特征化研究完全证实，密度是粉煤灰技术特征中一个很重要的参量，它可用于混凝土用粉煤灰的质量评定和质量控制，特别是能用于粉煤灰质量均匀性评定和控制。 6．需水量比 粉煤灰需水量比是按规定的水泥标准砂浆流动性试验方法，以30%的粉煤灰取代硅酸盐水
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：
材料测试分析方法(究极版)
绪论 3分析测试技术的发展的三个阶段？ 阶段一：分析化学学科的建立；主要以化学分析为主的阶段。 阶段二：分析仪器开始快速发展的阶段 阶段三：分析测试技术在快速、高灵敏、实时、连续、智能、信息化等方面迅速发展的阶段4现代材料分析的内容及四大类材料分析方法？ 表面和内部组织形貌。包括材料的外观形貌（如纳米线、断口、裂纹等）、晶粒大小与形态、各种相的尺寸与形态、含量与分布、界面（表面、相界、晶界）、位向关系（新相与母相、孪生相）、晶体缺陷（点缺陷、位错、层错）、夹杂物、内应力。 晶体的相结构。各种相的结构，即晶体结构类型和晶体常数，和相组成。 化学成分和价键（电子）结构。包括宏观和微区化学成份（不同相的成份、基体与析出相的成份）、同种元素的不同价键类型和化学环境。 有机物的分子结构和官能团。 形貌分析、物相分析、成分与价键分析与分子结构分析四大类方法 四大分析：1图像分析：光学显微分析（透射光反射光），电子（扫描，透射），隧道扫描，原子力2物象：x射线衍射，电子衍射，中子衍射3化学4分子结构：红外，拉曼，荧光，核磁 获取物质的组成含量结构形态形貌及变化过程的技术 材料结构与性能的表征包括材料性能，微观性能，成分的测试与表征 6.现代材料测试技术的共同之处在哪里？ 除了个别的测试手段（扫描探针显微镜）外，各种测试技术都是利用入射的电磁波或物质波（如X射线、高能电子束、可见光、红外线）与材料试样相互作用后产生的各种各样的物理信号（射线、高能电子束、可见光、红外线），探测这些出射的信号并进行分析处理，就课获得材料的显微结构、外观形貌、相组成、成分等信息。 9.试总结衍射花样的背底来源，并提出一些防止和减少背底的措施 衍射花样要素：衍射线的峰位、线形、强度 答:(I)花材的选用影晌背底; (2)滤波片的作用影响到背底;(3)样品的制备对背底的影响 措施：（1）选靶靶材产生的特征x射线（常用Kα射线）尽可能小的激发样品的荧光辐射，以降低衍射花样背底，使图像清晰。（2）滤波，k系特征辐射包括Ka和kβ射线，因两者波长不同，将使样品的产生两套方位不同得衍射花样;选择浪滋片材料，使λkβ靶<λk滤<λkα，Ka射线因因激发滤波片的荧光辐射而被吸收。(3)样品，样品晶粒为50μm左右，长时间研究，制样时尽量轻压，可减少背底。 11.X射线的性质; x射线是一种电磁波，波长范围:0.01~1000à X射线的波长与晶体中的原子问距同数量级，所以晶体可以用作衍射光栅。用来研究晶体结构，常用波长为0.5~2.5à 不同波长的x射线具有不同的用途。硬x射线:波长较短的硬x封线能量较高，穿透性较强，适用于金属部件的无损探伤及金属物相分析。软x射线:波长较长的软x射线的能量较低，穿透性弱，可用干分析非金属的分析。用于金属探伤的x射线波长为0.05~0.1à当x射线与物质(原子、电子作用时，显示其粒子性，具有能量E＝h 。产生光电效应和康普顿效应等 当x射线与x射线相互作用时，主要表现出波动性。 x射线的探测:荧光屏（ZnS），照相底片，探测器
煤灰成分分析方法
中华人民国能源部标准 SD323-89 煤灰成分分析方法 中华人民国能源部1989-3-27发布1989-10-01实施 1总则 1.1适用围煤灰、焦炭灰及煤矸石灰的分析方法。 1.2分析方法常量、半微量、容量和原子吸收法等，可根据实际情况选用。 1.3通则 1.3.1测定用水，系指蒸馏水或去离子水。试剂，仅列出测定中直接使用的试剂；其配制方法，仅列出配制比较复杂的试剂。凡未标明浓度的试剂，系指浓溶液(如硫酸指浓硫酸，氨水指浓氨水)或固体(如氯化钾指固体氯化钾)。 1.3.2溶液的百分浓度，液体试剂按体积比混合，固体试剂指100mL溶剂中所加溶质的克数。 1.3.3在测定过程中应同时作空白实验，并对测定值进行校正。 1.3.4对每一个项目均应进行两次平行测定，取两次测定值的算术平均值作为报告值。如两次平行测定值超过允许误差，则应进行第三次测定，取两次符合允许误差的测定值的算术平均值作为报告值。如第三次测定值与前两次测定值之差均在允许误差之，则取三次的算术平均值作为报告值。如三次测定值均超出允许误差，则结果全部作废，查找原因，重新测定。 1.3.5分析结果用灰样的百分数表示。除五氧化二磷保留两位有效数字外，其余各项均保留到小数点后第二位数字。 1.3.6允许误差均为绝对误差。 2煤灰灰样的制备 取5～10g分析煤样(按灰分多少选定)置于灰皿中进行灰化，其灰量不少于1.5～2g。而后将灰样置于玛瑙研钵中研细，使之全部通过孔径90μm筛子，然后放入灰皿，于815±10℃的高温炉中灼烧到恒重，装入磨口瓶中，并存放于干燥器。称样前，应在815±10℃的高温炉中灼烧30min。 3常量分析方法 3.1二氧化硅的测定(动物胶凝聚重量法) 3.1.1要点 灰样加氢氧化钠熔融，用沸水浸取，盐酸酸化，蒸发至干。在盐酸介质中用动物胶凝聚硅酸，沉淀过滤，灼烧，称重。 3.1.2试剂 3.1.2.1氢氧化钠(GB629—77)分析纯，粒状。 3.1.2.2盐酸(GB622—77)分析纯，配成1∶1和2%的水溶液。 3.1.2.31%动物胶水溶液称取动物胶1g溶于100mL70～80℃的水中，现用现配。 3.1.2.4硝酸银(GB670—77)分析纯，1%水溶液，加几滴硝酸(GB626—78)，储于棕色瓶中。 3.1.2.595%乙醇(GB679—65)分析纯。 3.1.3测定步骤 3.1.3.1称取灰样0.50±0.02g(准确至0.0002g)于30mL银坩埚中，用几滴乙醇润湿，加氢氧化钠4g，盖上盖，放入箱形电炉中。由室温缓慢升温至650～700℃时，熔融15～20min，取出坩埚，稍冷，擦净坩埚外壁，平放于250mL烧杯中，加1mL乙醇及适量的沸水，盖上表面皿。待剧烈反应停止后，以少量1∶1盐酸和热水冲洗表面皿、坩埚及坩埚盖，再加盐酸20mL，搅匀。 3.1.3.2将烧杯置于电热板上，慢慢蒸干(带黄色盐粒)，取下，稍冷，加盐酸20mL，盖上表面皿。热至约80℃，加1%动物胶溶液(70～80℃)10mL，剧烈搅拌1min，保温10min，取下，稍冷，加热水约50mL，搅拌，使盐类完全溶解。用中速定量滤纸过滤于250mL容量瓶中，将沉淀先用1∶3的盐酸洗涤7～8次，再用带橡皮头的玻璃棒以2%热盐酸擦净杯壁及玻璃棒，并洗涤沉淀3～5次，再用热水洗至无氯离子(用1%硝酸银溶液检验)。 3.1.3.3将滤纸和沉淀移于已恒重的瓷坩埚中，先在电炉上以低温烤干，再升高温度使滤纸充分灰化。然后于1000±20℃的
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 煤灰熔融性及煤灰的成分分析 灰熔点是煤燃烧或气化时的一项重要指标。煤的灰渣是由多种金属和非金属氧化物组成，没有确定的熔点，工业上指的灰熔点，实际上是灰渣在高温下的三个变形特征温度。 DT1=变形温度； ST2=软化温度； FT3=流动温度。 影响煤灰熔融性的主要因素煤灰的熔融性主要取决于煤灰化学组成。煤灰中Al2O3含量高，其灰熔点就高。三氧化二铁含量高的煤灰，其灰熔点一般均较低。氧化钙、氧化镁、氧化钾、氧化钠等碱性氧化物均起降低煤灰熔融性温度的作用，含量越高，则灰熔点愈低。 煤灰的黏度是指煤灰在熔融状态下的内摩擦系数，表征煤灰在高温熔融状态下流动时的物理特性。煤灰的黏度大小主要取决于煤灰的组成及各成分间的相互作用。不同的煤灰其流动性不同。此外，煤灰的黏度大小和温度的高低有着极其密切的关系。煤灰的黏度对于液态排渣的气化炉来说是很重要的参数。根据煤灰黏度的大小以及煤灰的化学组成，就可以选择合适的煤源；或者采用添加助熔剂，甚至采用配煤的方法来改善煤灰的流动性，使其符合液态排渣炉的使用要求。煤灰的熔融性在一定程度上可以用以粗略地判断煤灰的流动性。对于大多数煤灰来说，熔融性温度高的煤灰，其流动性也差。在煤灰化学组分中，SiO2和A12O3能增大灰的黏度；Fe2O3、CaO、MgO等能降低煤灰黏度。但是若煤灰中Fe2O3含量较高而SiO2较少，在一定范围内SiO2含量增加反而能降低黏度。Na2O、K2O都只会降低黏度。利用煤灰渣的化学组分可以预测其流动性。 通过煤灰成分分析可了解灰中酸性氧化物与碱性氧化物的比值，对预测管道结垢和腐蚀有重要作用，还有助于判断和防止灰渣对锅炉设备的侵蚀，以及锅炉结渣和积灰。 公司现用褐煤作为气化用煤，煤的灰分含量在10~30%之间。在必须保证灰分波动在6%之间时，煤灰的流动温度（FT）大多在1200~1300℃之间，煤灰的硅：铝达到2.0以上，三氧化二铁含量远小于15%。从煤灰特性分析，非常适应气化炉的稳定操作。 煤灰熔融性的测定方法 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............ 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 材料现代分析方法试题2 材料学院材料科学与工程专业年级班级材料现代分析方法课程200—200学年第学期（）卷期末考试题（ 120 分钟） 考生姓名学号考试时间 主考教师：阅卷教师： 一、基本概念题（共10题，每题5分） 1．实验中选择X射线管以及滤波片的原则是什么？已知一个以Fe为主要成分的样品，试选择合适的X射线管和合适的滤波片？ 2．下面是某立方晶系物质的几个晶面，试将它们的面间距从大到小按次序重 新排列：（12），（100），（200），（11），（121），（111），（10），（220），（130），（030），（21），（110）。 3．衍射线在空间的方位取决于什么？而衍射线的强度又取决于什么？ 4．罗伦兹因子是表示什么对衍射强度的影响？其表达式是综合了哪几方面考虑而得出的？ 5．磁透镜的像差是怎样产生的? 如何来消除和减少像差? 6．别从原理、衍射特点及应用方面比较X射线衍射和透射电镜中的电子衍 射在材料结构分析中的异同点。 7．子束入射固体样品表面会激发哪些信号? 它们有哪些特点和用途? 8．为波谱仪和能谱仪？说明其工作的三种基本方式，并比较波谱仪和能谱 仪的优缺点。 9．如何区分红外谱图中的醇与酚羟基的吸收峰？ 10．紫外光谱常用来鉴别哪几类有机物？ 二、综合分析题（共5题，每题10分） 1．试比较衍射仪法与德拜法的优缺点？ 2．试述X射线衍射单物相定性基本原理及其分析步骤？ 3．扫描电镜的分辨率受哪些因素影响? 用不同的信号成像时，其分辨率有何不同? 所谓扫描电镜的分辨率是指用何种信号成像时的分辨率? 4．举例说明电子探针的三种工作方式(点、线、面)在显微成分分析中的应用。5．分别指出谱图中标记的各吸收峰所对应的基团? 材料现代分析方法试题2（参考答案） 一、基本概念题（共10题，每题5分） 1．实验中选择X射线管以及滤波片的原则是什么？已知一个以Fe为主要成分的样品，试选择合适的X射线管和合适的滤波片？ 答：实验中选择X射线管的原则是为避免或减少产生荧光辐射，应当避免使用比样品中主元素的原子序数大2~6（尤其是2）的材料作靶材的X射线管。 选择滤波片的原则是X射线分析中，在X射线管与样品之间一个滤波片，以滤掉Kβ线。滤波片的材料依靶的材料而定，一般采用比靶材的原子序数小1或2的材料。 分析以铁为主的样品，应该选用Co或Fe靶的X射线管，它们的分别相应选择Fe和Mn为滤波片。 2．下面是某立方晶系物质的几个晶面，试将它们的面间距从大到小按次序重 新排列：（12），（100），（200），（11），（121），（111），（10），（220），（130），（030），（21），（110）。 答：它们的面间距从大到小按次序是：（100）、（110）、（111）、（200）、（10）、（121）、（220）、（21）、（030）、（130）、（11）、（12）。3．衍射线在空间的方位取决于什么？而衍射线的强度又取决于什么？ 答：衍射线在空间的方位主要取决于晶体的面网间距，或者晶胞的大小。 煤灰成分碱酸比与硅铝比的对比分析 李永刚郭东风， （河南能源化工集团鹤壁煤化工，河南鹤壁 458000） 摘要：煤炭完全燃烧后，剩余部分为煤的矿物质中金属与非金属的氧化物与盐类形成的残渣，即灰分。煤灰成分复杂，主要由硅、铝、铁、钛、钙、镁、硫、钾、钠等元素的氧化物与盐类组成。分析结果以氧化物质量百分含量形式报出。碱酸比是指煤灰中碱性组分(铁、钙、镁、锰等的氧化物)含量总和与酸性组分(硅、铝、钛的氧化物)含量总和之比。 关键字：煤灰成分碱酸比硅铝比 一、前言 煤炭完全燃烧后，煤中的可燃部分燃烧释放热量，煤中水分蒸发，剩余部分为煤的矿物质中金属与非金属的氧化物与盐类形成的残渣，即灰分。主要由硅、铝、铁、钛、钙、镁、硫、钾、钠等元素的氧化物与盐类组成。分析结果以氧化物质量百分含量形式报出。 二、实验原理和试剂 实验原理和试剂依据GB/T1574-2007。 三、灰样制备 称取一定量的一般分析煤样于灰皿中（一般分析煤样不超过0.15g/cm2），将煤样送入温度不超过100℃的马弗炉中，在自然通风和炉门留有15mm左右缝隙条件下，缓慢升温至500℃保持30min后，升至（815±10）℃，在此温度下灼烧2h，取出冷却后，用玛瑙研钵将灰样研细到0.1mm，在置于灰皿内，于（815±10）℃下再灼烧30min，直到质量恒定。空气中放置约5min，转入干燥器中。称样前应在（815±10）℃灼烧30min。 四、实验数据 序号SiO2% Al2O3% Fe2O3% TiO2% CaO% MgO% K2O% Na2O% FT℃碱/酸硅/铝 1 54.89 29.67 3.61 1.1 2 3.88 1.1 1.54 0.96 >1500 0.1 3 1.85 2 56.98 27.85 4.28 1.12 3.28 1.06 1.86 0.52 >1500 0.1 3 2.05 6 57.73 26.94 5.08 0.78 2.81 0.89 2.08 0.6 1500 0.13 2.14 4 53.38 24.77 5.54 0.86 4.28 1.3 1.9 1.14 1466 0.18 2.16 15 52.36 26.46 2.6 1.74 5.75 1.43 1.69 0.94 1459 0.15 1.98 8 54.57 25.4 4.48 0.72 6.36 1.35 1.5 0.72 1430 0.18 2.15 7 50.46 26.39 6.04 0.77 5.31 1.27 2.16 0.96 1426 0.20 1.91 10 52.73 25.68 3.6 1.19 5.76 1.15 1.66 1.29 1388 0.17 2.05 16 58.54 17.31 5.79 1.01 7.43 1.19 1.38 0.81 1366 0.22 3.38 11 52.75 24.36 3.8 0.62 8.66 1.7 1.77 0.81 1355 0.22 2.17 5 50.45 24.71 4.5 0.7 8.92 2.15 1.4 1.87 134 6 0.25 2.04 14 55.54 20.64 4.4 1.16 8.34 1.81 2.81 0.66 1302 0.23 2.69 19 58.43 20.49 4.31 1.12 5.78 1.91 3.32 0.71 1293 0.20 2.85 17 56.87 18.5 6.96 1.05 7.01 1.79 2.95 0.7 1248 0.25 3.07 18 45.04 17.73 7.51 0.83 16.43 1.55 0.84 0.82 1205 0.43 2.54 12 47.65 16.35 12.8 0.83 11.89 2.14 0.64 0.34 1177 0.43 2.91 20 42.8 16.28 10.2 1.64 17.36 1.37 1.38 0.94 1169 0.51 2.63 3 51.08 17.27 6.8 0.76 14.17 1.25 2.1 1.12 1156 0.37 2.96 13 33.62 15.81 17.6 0.97 22.49 2.24 0.34 0.46 1130 0.86 2.13 五、数据分析 实验样品来源地为河南、陕西、山西、甘肃、内蒙。 很多论文与著作在研究分析煤灰成分时采用碱酸比，而生产中使用硅铝比，间接分析煤灰的灰熔 （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 材料的成分分析 913000730018 鲁皓辰一、成分分析的定义 材料的成分分析是指通过谱图对产品或样品的成分进行分析，对各个成分进行定性定量分析的技术方法。成分分析主要用于对未知物及未知成分等进行分析，通过快速确定目标样品中的组成成分来鉴别材料的材质、原材料、助剂、特定成分及含量、异物等信息。 二、成分分析的分类 按照结论来区分，成分分析可以分为定性分析和定量分析两部分。定性分析主要是确定物质的组分种类，而定量分析是在定性分析后进行相应的定量分析，得出各种组分的分配比例。按照科学技术，定量分析只能做到无限接近真实情况，但却无法 100%保证准确。 1、指定成分含量分析 指定成分含量分析是材料成分分析的重要组成部分之一，能够针对性的对材料中某种或几种指定物质的含量进行定量分析。因指定成分含量分析的目的性强，结果一般干扰极小，准确度极高。 除部分材料中的某些物质有相关国家标准规定外，大多数指定成分的含量分析需要借助高精密仪器来完成，如光谱、色谱、质谱等。 常规材料指定成分含量分析项目： ◆无机物含量分析◆有机物含量分析◆高分子化合物含量分析 2、元素含量分析 元素含量分析也是材料成分分析的重要组成部分之一，能够针对性的对材料中某种或几种指定元素的含量进行定量分析。元素含量分析的准确度极高，一般能达到 ppm 级别（百万分之一）。元素含量分析仅对材料中的元素组成情况进行鉴定，而不能提供材料中具体的化合物组分的 组成情况，因此一般适合金属、合金、矿石等主要需求元素组成情况的材料的分析。常用的元素含量分析手段包括 X 射线衍射（XRD）、X 射线荧光光谱（XRF）、电感耦合等离子体 放射光谱（ICP-AES）等。 常规材料元素含量分析项目： ◆金属元素含量分析◆非金属元素含量分析◆全元素含量分析 3、材质鉴定分析 材质鉴定是材料成分分析的主要组成部分之一，能够对材料中主要组分的含量进行定性或定量分析，或者足以鉴别材料类型的某种或几种成分或元素含量进行分析。部分材料如钢材等的材质鉴定有相关国家标准的规范。 材质鉴定集中对材料的主要组成成分进行定性或定量分析，得到的是材料的大致组成情况，一般不涵盖材料中的全部组分，因此适合企业或个人在进行采购、使用等过程时对材料进行质量的基础控制，既节约了成本，又保证了质量。 常规材质鉴定项目： ◆钢材材质鉴定◆其他合金材质鉴定◆材料主成分定性分析◆材料主成分定量分析 三、成分分析的可用材料服务领域 一、灰成分分析意义 煤炭完全燃烧后，煤中的可燃部分燃烧释放热量，煤中水分蒸发，剩余部分为煤的矿物质中金属与非金属的氧化物与盐类形成的残渣，这些就是灰分。 煤灰成分复杂，主要由硅、铝、铁、钛、钙、镁、硫、钾、钠等元素的氧化物与盐类组成。分析结果以氧化物质量百分含量形式报出。 根据煤灰组成，可以大致判断出煤的矿物成分。 因为同一煤层的煤灰成分变化较小，而不同成煤时代的煤灰成分往往变化较大，因此在地质勘探过程中，可以用煤灰成分作为煤层对比的参考依据之一。 煤灰成分可以为灰渣的综合利用提供基础技术资料。 根据煤灰成分还可初步判断煤灰的熔融温度，根据煤灰中钾、钠和钙等碱性氧化无成分的高低，大致判断煤在燃烧时对锅炉的腐蚀情况。 二、煤灰成分分析项目与分析方法 煤灰成分分析项目一般有：SiO2、Fe2O3、Al2O3、TiO2、CaO、MgO、SO3、K2O和Na2O，有时也测定Mn3O4和P2O5。 国家标准中规定的分析方法有三种常量法、半微量法和原子吸收分光光度法。 1常量法 1.1常量法流程 1.2仪器 1）分析天平 2）马弗炉 3）分光光度计波长范围200-1000nm，精度±2nm 4）原子吸收分光光度计 5）火焰光度计 6）库仑定硫仪 7）银坩埚 8）铂坩埚 1.2检验步骤与注意事项 1)样品灰化 规定煤样厚度<0.15g/cm2，采用缓慢灰化法的步骤，在815℃灼烧2h，研细至0.1mm，再灼烧30min，直至恒重，放入干燥器。 当灰量厚度不超过时，其三氧化硫值变化不大。此外不同硫分的煤样不应在同一炉内烧灰。 2）熔样 称取0.5±0.02g灰样，在银坩埚中，用几滴乙醇润湿，加粒状NaOH 4g，盖盖，放入马弗炉中，在1-1.5h内将炉温从室温缓慢升至650-700℃，熔融15-20分钟。 在银坩埚中熔融灰样，因为银的熔点960.5℃，所以熔融温度不能过高，熔融时间不能过长，规定650-700℃熔融15-20min即可熔融完全，否则银熔下太多，当用盐酸酸化时，将形成氯化银沉淀，影响二氧化硅测定。 灰样熔融时用氢氧化钠而非氢氧化钾做熔剂，原因，氢氧化钾吸水性和挥发性较强，熔融温度较高时容易逸出，而且熔融后酸解过程溶液会浑浊。 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。 龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/3211542557.html, 煤灰成分分析方法及其影响因素 作者：武旭星 来源：《环球市场信息导报》2016年第14期 针对国标GB/T1574-2007煤灰成分分析方法进行了详细的解释。指出了易对测定结果准确性产生影响的因素并对其产生原因进行了分析，提出了一些解决方法。针对日常实验的操作提出了建议，可提高日常实验效率，快速准确的得到实验结果，从而减轻实验人员的实验强度。 煤灰是煤完全燃烧后产生的一种混合物，主要是由煤中各种矿物质燃烧后生成的金属及非金属氧化物及硫酸盐、硅酸盐等物质混合而成 煤灰中的主要成分包括：Si、Fe、Mg、P、K、Al、Ca、Na、Ti、S等元素的氧化物及其盐类。煤灰成分分析是通过化学分析方法，利用各组分不同的化学性质，将各种组分分离开进行测定。测定结果以各元素氧化物占煤灰的百分含量的形式报出。 煤灰成分分析方法 煤灰成分是依据国标GB/T1574-2007来进行分析，国标中规定的分析方法主要有3种：半微量分析法、常量分析法、原子吸收分光光度法。 煤灰成分分析国标中规定了11种元素的分析方法，由于MnO2含量很低，分析数据准确性较低故一般只进行其余十种元素的分析。在日常实验中一般选用常量分析法进行分析。 煤样前处理 煤样灰化。煤样灰化时一般使用取少量煤样缓慢灰化的方法。 具体方法是：称取少量粒度 熔融灰样。烧好的煤灰应用玛瑙研钵研细至0.1mm。再置于灰皿中于（815±10）℃下灼烧30min，直至质量恒定。取出在空气中放置5min后放到干燥器中冷却至室温；称取处理好的灰样0.48～0.52g（称准至0.0002g）于银坩埚中。加入几滴乙醇润湿灰样，再加入4g固体氢氧 化钠，盖上坩埚盖，并保留一定的缝隙；将准备好的银坩埚放入马弗炉中，从室温缓慢升温至650℃～700℃灼烧15～20min。 样品浸出。取出坩埚，用冷水激冷后擦尽坩埚外壁，放于250ml烧杯中，向坩埚中加入 1ml无水乙醇和适量沸水。立即盖上表面皿。等剧烈反应停止后，用1+1的盐酸和热水交替洗净银坩埚和坩埚盖；向烧杯中加入20ml浓盐酸，搅匀，于电热板上缓慢蒸干至带黄色盐粒。取下、稍冷加入浓盐酸20ml，盖上表面皿，加热至80℃左右，向溶液中加入70～80℃的动物胶溶液10ml，剧烈搅拌1min，保温10min。取下，稍冷后加入热水50ml搅拌，使盐类完全溶 主成分分析法 主成分分析（principal components analysis，PCA）又称：主分量分析，主成分回归分析法 [编辑] 什么是主成分分析法 主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 在统计学中，主成分分析（principal components analysis,PCA）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。 [编辑] 主成分分析的基本思想 在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。在用统计方法研究多变量问题时，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。主成分分析正是适应这一要求产生的，是解决这类题的理想工具。 同样，在科普效果评估的过程中也存在着这样的问题。科普效果是很难具体量化的。在实际评估工作中，我们常常会选用几个有代表性的综合指标，采用打分的方法来进行评估，故综合指标的选取是个重点和难点。如上所述，主成分分析法正是解决这一问题的理想工具。因为评估所涉及的众多变量之间既然有一定的相关性，就必然存在着起支配作用的因素。根据这一点，通过对原始变量相关矩阵内部结构的关系研究，找出影响科普效果某一要素的几个综合指标，使综合指标为原来变量的线性拟合。这样，综合指标不仅保留了原始变量的主要信息，且彼此间不相关，又比原始变量具有某些更优越的性质，就使我们在研究复杂的科普效果评估问题时，容易抓住主要矛盾。上述想法可进一步概述为：设某科普效果评估要素涉及个指标，这指标构成的维随机向量为。对作正交变换，令，其中为正交阵，的各分量是不相关的，使得的各分量在某个评估要素中的作用容易解释，这就使得我们有可能从主分量中选择主要成分，削除对这一要素影响微弱的部分，通过对主分量的重点分析，达到对原始变量进行分析的目的。的各分量是原始变量线性组合，不同的分量表示原始变量之间不同的影响关系。由于这些基本关系很可能与特定的作用过程相联系，主成分分析使我们能从错综复杂的科普评估要素的众多指标中，找出一些主要成分，以便有效地利用大量统计数据，进行科普效果评估分析，使我们在研究科普效果评估问题中，可能得到深层次的一些启发，把科普效果评估研究引向深入。 例如，在对科普产品开发和利用这一要素的评估中，涉及科普创作人数百万人、科普作品发行量百万人、科普产业化（科普示范基地数百万人）等多项指标。经过主成分分析计算，最后确定个或个主成分作为综合评价科普产品利用和开发的综合指标，变量数减少，并达到一定的可信度，就容易进行科普效果的评估。 [编辑] 主成分分析法的基本原理 主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向样本点散布最开的p 个正交方向，然后对多维变量系统进行降维处理，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统。 [编辑] 主成分分析的主要作用煤灰熔融性及煤灰成分
主成分分析法及其在SPSS中的操作
SFA方法综述
材料分析方法__试卷2
煤灰成分酸碱比与硅铝比的对比分析
主成分分析法的步骤和原理 (1)
材料的成分分析
煤灰成分分析的重要意义
(完整版)评价方法综述
煤灰成分分析方法及其影响因素
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