1) evolving factor analysis
渐进因子分析
1.
Factors that affect resolution when MCR-ALS is applied to single matrix are discussed, including spectra similarities of components, type of overlapping peaks and initials from evolving factor analysis (EFA).
讨论了几种因素对MCR-ALS单个数据矩阵分辨结果的影响,包括待分析物光谱间的相似程度、浓度曲线的重叠程度以及由渐进因子分析(EFA)所得到的浓度初始值等。
2.
Thermal dynamics of bovine serum albumin(BSA) in aqueous solution was studied by using infrared spectroscopy and evolving factor analysis(EFA).
利用红外光谱和渐进因子分析(Evolving factor analysis,EFA)对水溶液中牛血清白蛋白(Bovine serum albu-min,BSA)的热动力学过程进行了研究。
2) fixed size moving window evolving factor analysis
固定尺寸移动窗口渐进因子分析法
1.
The fat-soluble components of salvia miltiorrhiza bunge which were extracted by supercritical CO_ 2 extraction method were separated by high performance liquid chromatography-diode array detection isocratic elution , then heuristic evolving latent projection and fixed size moving window evolving factor analysis were used to resolve overlapping peaks of the chromatogram.
采用超临界CO2萃取方法对丹参中的脂溶性成分进行提取,利用高效液相等度分离方法对丹参脂溶性成分进行分离,再结合启发渐进式特征投影法和固定尺寸移动窗口渐进因子分析法对未能完全分离的重叠峰进行解析,得到了比较满意的结果。
3) asymptotic analysis
渐进分析
1.
By applying formal asymptotic analysis, we obtain two-dimensional model system of linearly dynamic elastic “membrane” and “flexural” shells from three-dimensional equations.
利用形式渐进分析 ,我们从三维线性动态方程组得到二维膜壳和弯壳的方程组 。
4) progressive damage analysis
渐进损伤分析
1.
A three-dimensional(3D) nonlinear progressive damage analysis(PDA) model at the mesoscale level was presented in order to take into account the interlaminar stress and damaged material nonlinearity.
为有效反映复合材料层合板层间相互作用和材料损伤非线性,建立了中等尺度的三维复合材料层合板渐进损伤分析模型。
5) progressive failure analysis
渐进失效分析
1.
Based on progressive failure analysis a 3D finite element model with a hole is built.
基于渐进失效分析方法,建立了带孔的三维有限元模型。
6) Modified target factor analysis
改进目标因子分析
补充资料：渐进因子分析
分子式：
CAS号：
性质： 一种无模型因子分析技术。对来自某一渐进化学过程的数据矩阵进行重复本征分析是此技术的基础。主要包括正向和反向渐进因子分析两个过程。对一系列数据矩阵(如在渐进过程中连续地将光谱增加至先前的数据矩阵中而构成)进行本征分析，当一个新的吸光物种开始出现时，从误差本征值集中展现出一个本征值，其值的增大与新物种对被增大的矩阵的贡献有关，这一过程称为正向渐进因子分析。反向渐进因子分析则从最后两条光谱数据开始本征分析，按收集光谱数据的相反顺序连续地将光谱数据逐条地增加至先前的数据矩阵去重复进行本征分析，展现出的系列本征值标示出相应的系列吸光物种的消失。将正、反向过程所得的本征值作为渐进变量(如pH值)的函数在同一图上作图。假如在整个渐进过程中所研究体系存在n个吸光物种，则在第i条正向本征值曲线和第(n+1-i)条反向本征值曲线下面的两条曲线的共有区域描述出第i个吸光物种的浓度分布。此法在平衡常数的测定、色谱峰的解析等方面均已有成功的应用。
CAS号：
性质： 一种无模型因子分析技术。对来自某一渐进化学过程的数据矩阵进行重复本征分析是此技术的基础。主要包括正向和反向渐进因子分析两个过程。对一系列数据矩阵(如在渐进过程中连续地将光谱增加至先前的数据矩阵中而构成)进行本征分析，当一个新的吸光物种开始出现时，从误差本征值集中展现出一个本征值，其值的增大与新物种对被增大的矩阵的贡献有关，这一过程称为正向渐进因子分析。反向渐进因子分析则从最后两条光谱数据开始本征分析，按收集光谱数据的相反顺序连续地将光谱数据逐条地增加至先前的数据矩阵去重复进行本征分析，展现出的系列本征值标示出相应的系列吸光物种的消失。将正、反向过程所得的本征值作为渐进变量(如pH值)的函数在同一图上作图。假如在整个渐进过程中所研究体系存在n个吸光物种，则在第i条正向本征值曲线和第(n+1-i)条反向本征值曲线下面的两条曲线的共有区域描述出第i个吸光物种的浓度分布。此法在平衡常数的测定、色谱峰的解析等方面均已有成功的应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条