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PLSaoNET:A Generalized ANN Model Under PLS Statistical Constraints for Industrial Sensing 认领 引用
1
作者 Lanxiang Sun Tong Chen +6 位作者 Haibin Yu Peng Zeng Peng Zhang Lifeng Qi Yong Xin Liming Zheng Yang Zhou 《Engineering》 SCIE EI CSCD 2026年第7期259-273,共15页
The application of artificial neural network (ANN) models to achieve higher accuracy in industrial sensing has become a popular research topic in recent years. However, neural network models are purely data-driven mul... The application of artificial neural network (ANN) models to achieve higher accuracy in industrial sensing has become a popular research topic in recent years. However, neural network models are purely data-driven multivariate “black-box” models, and the features extracted from the hidden layer have no actual physical meaning, making the performance of ANN-based sensing models unstable and difficult to practically apply at process industry sites. To address these challenges, this paper proposes a generalized ANN model called the partial least squares (PLS)-assisted optimization network (PLSaoNET). PLSaoNET employs the PLS model to assist in determining the initialization weights of the network and the number of hidden-layer neurons. The subsequent training serves as a reoptimization process guided by the PLS regression result, enabling the network to incorporate statistical constraints and thereby reducing its reliance on data. In addition, to address the problem of uneven distributions of sample labels at industrial sites, this paper designs a stratified sampling method for network retraining. The efficiency and superiority of the proposed method are verified via two industrial sensing applications: the monitoring of iron grade in iron ore concentrate slurry samples based on laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) data, and the assessment of the quality of diesel fuels based on near-infrared (NIR) spectroscopy data. In comparison with a PLS regression model and a Xavier initialization-based backpropagation neural network (BPNN) model, PLSaoNET exhibits the best modeling accuracy and generalization performance. This work designs a complete theoretical framework to guide the determination of hyperparameters and specify the solution paths of the network, thereby satisfying the triple requirements of accuracy, robustness, and ease of use in industrial processes. The proposed model holds great potential for improving the accuracy and reliability of industrial sensing in production processes. 展开更多
关键词 Industrial sensing Artificial neural network PLS statistical constraints PLSaoNET
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基于DPSIR和PLS-SEM模型的京津冀城市群减污降碳协同水平评价与路径分析 认领 引用 被引量：2
2
作者 李云燕 崔华 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期3666-3676,共11页
实现减污降碳协同增效是促进经济社会经济全面绿色低碳转型的总抓手.开展城市减污降碳协同度评价是推进减污降碳协同增效的有力手段.基于DPSIR模型框架,构建减污降碳协同水平评价指标体系,运用综合评价模型和PLS-SEM模型,对2013~2022年... 实现减污降碳协同增效是促进经济社会经济全面绿色低碳转型的总抓手.开展城市减污降碳协同度评价是推进减污降碳协同增效的有力手段.基于DPSIR模型框架,构建减污降碳协同水平评价指标体系,运用综合评价模型和PLS-SEM模型,对2013~2022年京津冀城市群减污降碳协同水平进行评价并进行路径分析.结果表明:(1)城市群减污降碳协同指数呈上升趋势,城市协同水平明显提升.其中,北京实现减污降碳的高水平协同,天津由初期较低协同水平提升至一般协同水平,河北省地级市均处于较低协同水平层次;(2)城市群内部各城市的驱动力指数和响应指数差异显著,呈现北京>天津>河北省地级市的空间分异格局.除邢台和衡水外,其余城市压力指数均有所上升,减污降碳压力得到缓解.所有城市状态指数均实现显著提升,其中北京、石家庄、廊坊和衡水减污降碳表现突出,而唐山相对欠佳.北京影响指数远高于其他城市,邢台和邯郸影响指数提升最快;(3)路径分析结果显示,R对D、S和I均具有显著正向影响,对P具有显著的负向影响.此外,R对“D→P”和“P→S”均起到显著调节效应.强化响应措施,是城市群减污降碳协同推进的关键路径. 展开更多
关键词 减污降碳 DPSIR模型 PLS-SEM模型 协同水平 京津冀城市群
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沉积成因约束的优势渗流通道综合预测——以渤海PL油田馆陶组为例 认领 引用
3
作者 林津 马子麟 +6 位作者 岳大力 李伟 王海峰 任梦怡 刘警阳 韦佳玉 王行健 《断块油气田》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期283-290,319,共8页
在碎屑岩油气储层中,优势渗流通道是导致开发后期注水无效循环并制约剩余油挖潜的重要因素。文中以渤海PL油田馆陶组辫状河三角洲储层为研究对象,在多层合注合采的情况下,创新性地提出了沉积成因约束的模糊综合判别与动态数据灰色关联... 在碎屑岩油气储层中,优势渗流通道是导致开发后期注水无效循环并制约剩余油挖潜的重要因素。文中以渤海PL油田馆陶组辫状河三角洲储层为研究对象,在多层合注合采的情况下,创新性地提出了沉积成因约束的模糊综合判别与动态数据灰色关联分析相结合的优势渗流通道定量预测方法。研究表明:1)储层的渗透率、沉积微相、水淹强度等因素在不同程度上控制着优势渗流通道的形成,整体上,优势渗流通道主要发育于物性较好的厚层砂体,如分流河道、心滩与河口坝主体;2)模糊综合判别法与灰色关联分析法动静结合,量化预测了优势渗流通道发育井位及优势注水方向;3)渤海PL油田馆陶组优势渗流通道主要呈条带状展布,优势注水方向一般与物源方向一致。该方法经动态监测数据验证,识别结果与实际注采响应特征吻合,既可为渤海PL油田加密调整及调剖堵水提供指导,又可为我国海上油田优势渗流通道识别提供方法借鉴。 展开更多
关键词 优势渗流通道 模糊综合判别 灰色关联分析 馆陶组 渤海PL油田
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PL-HLANet:a semi-supervised approach for tunnel boring machine disc cutter wear prediction 认领 引用
4
作者 Zhaoyang LI Wei TANG +3 位作者 Xinyuan WANG Huxiu XU Huayong YANG Jun ZOU 《Journal of Zhejiang University-SCIENCE A》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第4期317-333,I0001-I0007,I0048,共17页
Unanticipated wear of tunnel boring machine(TBM)disc cutters is a critical factor causing project delays and cost overruns in tunneling engineering.Accurate,real-time prediction of the cutter’s wear state is therefor... Unanticipated wear of tunnel boring machine(TBM)disc cutters is a critical factor causing project delays and cost overruns in tunneling engineering.Accurate,real-time prediction of the cutter’s wear state is therefore essential for enabling predictive maintenance.Data-driven methods,particularly deep learning,have shown promise for this task,but their performance is constrained by the scarcity of high-quality labeled data in practical industrial settings.To address this challenge,we propose a novel,decoupled semi-supervised framework called PL-HLANet.The first component of this framework is a multi-view pseudolabeling(PL)module,which mines high-confidence supervisory signals from massive unlabeled data by leveraging heterogeneous views derived from feature engineering and diverse model architectures;it is followed by a consistency check to ensure label quality.This process effectively augments the training set while correcting for sampling bias.Subsequently,a specialized hierarchical hybrid attention network(HLANet)is used to make predictions.The HLANet organically integrates a temporal convolutional network(TCN)for local feature extraction,a bidirectional long short-term memory(Bi-LSTM)network for capturing temporal dynamics,and a custom attention mechanism for focusing on critical information.Experiments on a realworld tunneling dataset show that PL-HLANet significantly outperforms both supervised and mainstream semi-supervised baselines,such as the Mean Teacher and FixMatch.The framework’s effectiveness is further substantiated by validations of its architectural design and data-driven selection of hyperparameters.Moreover,PL-HLANet has a high inference speed,showcasing its practicality for real-world scenarios.Our work provides an effective solution for machining equipment monitoring in datascarce industrial environments. 展开更多
关键词 Tunnel boring machine(TBM) Cutter wear Semi-supervised learning Pseudo-labeling(PL) Temporal convolutional network Bidirectional long short-term memory(Bi-LSTM) Attention mechanism
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基于HPLC指纹图谱结合化学计量学的琼玉润肺膏质量评价 认领 引用
5
作者 潘新波 梁琪瑛 +3 位作者 萨日娜 孟敏 徐晓艳 赵丽娟 《中国医院药学杂志》 CAS 北大核心 2026年第11期1234-1240,共7页
目的:建立琼玉润肺膏的指纹图谱和多成分含量测定方法,结合化学模式识别技术,构建多元质量评估方法,为其质量控制提供参考依据。方法:采用Agilent Eclipse Plus C18色谱柱(4.6 mm×250 mm,5μm),柱温30℃,流动相为乙腈(A)-0.1%磷酸... 目的:建立琼玉润肺膏的指纹图谱和多成分含量测定方法,结合化学模式识别技术,构建多元质量评估方法,为其质量控制提供参考依据。方法:采用Agilent Eclipse Plus C18色谱柱(4.6 mm×250 mm,5μm),柱温30℃,流动相为乙腈(A)-0.1%磷酸水溶液(B),梯度洗脱,流速1.0 mL·min–1,检测波长290 nm,进样体积10µL,测定没食子酸、新绿原酸、绿原酸、异绿原酸B、异绿原酸A、异绿原酸C共6种指标性成分含量。运用中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012)建立10批样品的HPLC指纹图谱,确认共有峰并进行相似度分析;基于指纹图谱共有峰峰面积、相对峰面积测定数据,采用聚类分析(HCA)、主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)分别对10批琼玉润肺膏进行质量研究。结果:琼玉润肺膏HPLC指纹图谱共标定15个共有峰,指认其中6种成分,分别为没食子酸、新绿原酸、绿原酸、异绿原酸B、异绿原酸A、异绿原酸C。10批样品指纹图谱相似度均大于0.97。HCA结果显示,10批样品可按成分含量和比例聚为两类;PCA及PLS-DA进一步验证该分类,并筛选出绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸C等7种成分为影响批次间质量差异的主要标志性成分。结论:建立的指纹图谱和含量测定方法准确度高、重复性好,结合化学模式识别技术可用于琼玉润肺膏的整体质量评价与控制。 展开更多
关键词 琼玉润肺膏 HPLC 指纹图谱 聚类分析 主成分分析 偏最小二乘判别分析 质量控制
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基于PLS-SEM模型的山西省生态环境质量时空变化及驱动因素 认领 引用
6
作者 毕旭 李建 +4 位作者 史凯龙 付勇勇 张宇硕 史来亮 班凤梅 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期876-888,共13页
山西省位于中国黄土高原东部,自然环境空间异质性显著,生态环境脆弱。了解山西省生态环境质量的时空分布格局及其驱动因素,对促进生态保护与经济社会协调发展至关重要。本研究基于Google Earth Engine平台构建遥感生态指数(RSEI),分析了... 山西省位于中国黄土高原东部,自然环境空间异质性显著,生态环境脆弱。了解山西省生态环境质量的时空分布格局及其驱动因素,对促进生态保护与经济社会协调发展至关重要。本研究基于Google Earth Engine平台构建遥感生态指数(RSEI),分析了2000—2020年间山西省生态环境质量的时空变化格局;采用Theil-Sen中位数趋势分析、Mann-Kendall检验与Hurst指数等方法评估RSEI的变化趋势和可持续性,并引入地理探测器和偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM)及中介分析,探讨各因子间的相互作用及其对RSEI的直接和间接效应。结果表明:2000—2020年间,研究区RSEI均值波动在0.44~0.68,整体呈上升趋势,空间分布上表现为山区优于盆地、东南优于西北;研究区生态环境质量呈现显著改善趋势,改善区域占比达81.6%,但Hurst指数显示未来变化趋势存在一定的不确定性和潜在的逆转风险。地理探测器分析表明,海拔、潜在蒸散发和土地利用强度是RSEI空间分异的主要因素,且多因子交互作用的解释力显著强于单因子;PLS-SEM与中介分析表明,潜在蒸散发通过加剧气候胁迫削弱了降水对RSEI的正向作用,夜间灯光指数强化了城镇化和资源开发对RSEI的负向复合作用。本研究深化了生态环境质量演变机制的理解,可为资源型地区的生态治理和可持续转型提供方法支撑和政策借鉴。 展开更多
关键词 遥感生态指数 驱动因素 地理探测器 PLS-SEM模型
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体育道德何以激发成熟幸福?——基于存在积极心理学的PLS-SEM分析 认领 引用
7
作者 燕阳 李斌 《体育科研》 2026年第2期95-104,共10页
目的:探讨存在积极心理学理论下体育道德、积极共情、自我超越、情境生命意义与成熟幸福的影响机制。方法:运用问卷调查法收集数据,通过SmartPLS分析。结果:体育道德正向预测积极共情、自我超越与成熟幸福;积极共情正向预测自我超越与... 目的:探讨存在积极心理学理论下体育道德、积极共情、自我超越、情境生命意义与成熟幸福的影响机制。方法:运用问卷调查法收集数据,通过SmartPLS分析。结果:体育道德正向预测积极共情、自我超越与成熟幸福;积极共情正向预测自我超越与成熟幸福;自我超越正向预测成熟幸福;目标获得、目标寻求以及重要性获得在积极共情与自我超越中起调节作用;体育道德可通过积极共情与自我超越的链式中介预测成熟幸福。讨论:体育道德可通过积极共情与自我超越的链式中介路径达成个体自我、他者与世界的和谐,积极共情的人格特质与共情的尊重、平等特征起到重要作用;一致性寻求或获得、重要性寻求无法起调节作用,重要性获得、目标寻求与获得起调节作用。 展开更多
关键词 体育道德 成熟幸福 积极共情 自我超越 生命意义 PLS-SEM
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衡水市中小食品企业质量管理实践研究——基于PLS-SEM模型的实证分析 认领 引用
8
作者 朱冰清 王岩 +2 位作者 吴荣荣 王青华 张跃 《衡水学院学报》 2026年第1期60-69,共10页
随着食品质量与安全在全球范围内日益受到重视,中小食品企业面临着提高自身运营绩效和产品质量的双重挑战。研究旨在探究衡水市中小食品企业质量管理实践的关键成功因素,以及这些因素对企业运营绩效的影响。通过结构方程模型和偏最小二... 随着食品质量与安全在全球范围内日益受到重视,中小食品企业面临着提高自身运营绩效和产品质量的双重挑战。研究旨在探究衡水市中小食品企业质量管理实践的关键成功因素,以及这些因素对企业运营绩效的影响。通过结构方程模型和偏最小二乘算法(PLS-SEM)分析相关数据,研究重点关注了六个主要维度,分别为领导力、教育与培训、员工参与、客户导向、过程管理和供应商管理。结果表明,这些因素对提升中小食品企业的运营绩效具有显著的正面影响。 展开更多
关键词 质量管理 成功因素 中小食品企业 运营绩效 PLS-SEM分析
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制造企业绿色创新韧性提升的多元驱动路径研究:基于PLS—ANN—fsQCA的混合方法分析 认领 引用
9
作者 郭敏 翟翯 +1 位作者 王京北 刘慧 《创新科技》 2026年第3期44-62,共19页
在“双碳”目标与数字化转型双重背景下,绿色创新韧性已成为制造企业应对环境不确定性与政策波动的重要能力。然而,既有研究多聚焦于绿色创新的线性影响,较少从组态视角系统揭示其形成机制。基于技术—组织—环境(TOE)框架,以中国319家... 在“双碳”目标与数字化转型双重背景下,绿色创新韧性已成为制造企业应对环境不确定性与政策波动的重要能力。然而,既有研究多聚焦于绿色创新的线性影响,较少从组态视角系统揭示其形成机制。基于技术—组织—环境(TOE)框架,以中国319家制造企业为研究样本,综合运用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)、人工神经网络(ANN)与模糊集定性比较分析(fsQCA),探究数字技术积累可供性、数字技术变异可供性、高管绿色认知、大数据分析能力、命令控制型环境规制与市场导向型环境规制等对绿色创新韧性的多元驱动路径。研究发现:①6类前因条件均对绿色创新韧性产生显著正向影响,但不同要素的影响强度和作用方式存在显著差异;②ANN分析表明,绿色创新韧性的形成呈现明显的非线性特征,其中市场导向型环境规制与大数据分析能力的重要性在不同情境下存在差异;③fsQCA识别出“技术积累—认知协同型”“认知—数据能力—规制三力驱动型”“数字积累+双重规制补偿型”和“认知引领—规制驱动型”等4条实现高绿色创新韧性的等效组态路径,印证了其多重并发因果与因果不对称性特征。研究通过前因组态视角丰富了绿色创新韧性的理论解释框架,为制造企业基于自身资源禀赋在复杂环境中构建绿色创新韧性提供了实践路径与政策启示。 展开更多
关键词 绿色创新韧性 TOE框架 组态分析 PLS-SEM ANN 制造企业 数字技术可供性 数字化转型
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基于XGBoost-SHAP和PLS-SEM的京津冀景观破碎化驱动因素研究 认领 引用
10
作者 王贺封 姜涵 +2 位作者 曹媛 贾鹏飞 王泽鹏 《水土保持通报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期149-159,170,共11页
[目的]探究京津冀地区景观破碎化空间格局及其驱动机制,为京津冀城市群土地空间优化与区域可持续发展提供科学依据。[方法]以京津冀地区为例,选取2000,2010和2022年3个时间点,引入9个自然和人为因素,集成空间自相关、XGBoost-SHAP模型与... [目的]探究京津冀地区景观破碎化空间格局及其驱动机制,为京津冀城市群土地空间优化与区域可持续发展提供科学依据。[方法]以京津冀地区为例,选取2000,2010和2022年3个时间点,引入9个自然和人为因素,集成空间自相关、XGBoost-SHAP模型与PLS-SEM模型进行综合分析。[结果](1)京津冀地区景观破碎化整体呈现加剧态势,且具有显著的空间集聚效应。其中高破碎化热点主要集中于西北部燕山山脉以及太行山脉沿线。(2)XGBoost-SHAP模型显示景观破碎化驱动因素重要性排序为:土地覆被变化强度>坡度>土壤有机碳含量>人类干扰强度>高程>年降水量>年均气温>不透水面膨胀强度>人类足迹。其中土地覆被变化强度、坡度、年降水量与年均气温主要对景观破碎化起正向驱动作用,而土壤有机碳含量与人类干扰强度则表现为负向抑制作用。(3)PLS-SEM路径分析进一步厘清了各因素及因素间的作用路径。其中土地覆被变化强度对景观破碎化存在直接的正向影响,而坡度、土壤有机碳含量、高程、年降水量、年均气温及不透水面膨胀强度主要通过影响人类干扰强度、土地覆被变化强度与人类足迹产生间接影响。[结论]2000—2022年京津冀地区景观破碎化程度加剧,土地覆被变化强度与坡度是景观破碎化的主要驱动力,土地覆被变化强度直接提高景观破碎化,而其余部分因子则主要通过影响人类活动间接作用于景观破碎化。 展开更多
关键词 景观破碎化 XGBoost-SHAP模型 PLS-SEM 驱动因素 京津冀地区
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情绪视角下城市居民公共安全应急行为影响因素PLS-SEM模型研究——以淮南市区的实地调查为例 认领 引用
11
作者 宋利 《工业安全与环保》 2026年第4期50-54,共5页
基于社会认知理论、情绪智力与应急行为决策模型,构建城市基层社区居民安全应急行为主要影响路径分析框架,提出研究假设,采用封闭性问卷对来自淮南本地社区的居民进行随机调查,采用偏最小二乘法(PLS)建立结构方程模型,对清洗后的数据进... 基于社会认知理论、情绪智力与应急行为决策模型,构建城市基层社区居民安全应急行为主要影响路径分析框架,提出研究假设,采用封闭性问卷对来自淮南本地社区的居民进行随机调查,采用偏最小二乘法(PLS)建立结构方程模型,对清洗后的数据进行路径分析与假设检验,结果证明居民的情绪智力对风险认知、自我效能感及安全应急行为均呈显著正向影响,并且情绪智力通过风险认知对安全应急行为产生显著间接效应,提升居民情绪智力是促进安全应急行为的关键路径,自我效能感显著增强风险认知对安全应急行为的正向作用,在高自我效能情境下,风险认知对安全应急行为的影响几乎翻倍。结果表明,在城市公共安全治理中,需要重视对群体情绪的管理,将情绪管理训练、风险认知提升与自我效能感培养结合起来,以增强安全应急效果。 展开更多
关键词 情绪智力 自我效能感 风险认知 安全应急行为 PLS-SEM模型
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基于闭环图像矫正和线特征聚类的改进PL-VINS 认领 引用
12
作者 张原玮 王祝 +1 位作者 姚万业 王天宁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期340-352,共13页
在光照变化和重复纹理环境中,现有视觉惯性导航系统(VINS)存在特征提取数量不足和特征误匹配率高等问题,导致位姿估计精度和系统鲁棒性难以满足应用需求。对此,提出了一种改进PL-VINS算法,改善光照变化环境下的特征提取性能和重复纹理... 在光照变化和重复纹理环境中,现有视觉惯性导航系统(VINS)存在特征提取数量不足和特征误匹配率高等问题,导致位姿估计精度和系统鲁棒性难以满足应用需求。对此,提出了一种改进PL-VINS算法,改善光照变化环境下的特征提取性能和重复纹理环境下的特征匹配性能。具体地,在图像预处理模块,提出一种闭环伽马矫正方法对图像亮度进行迭代调整,直至图像亮度达到期望值,以提高可提取到的特征数量,从而增强系统在光照变化环境下的鲁棒性;在线特征检测和跟踪模块,先计算空间平行线段对在图像平面的交点,并对交点进行聚类得到交点簇及其加权中心点,再依据线特征与加权中心点的距离和方向实现线特征的聚类,以提升重复纹理环境下线特征匹配的鲁棒性;在后端优化模块,将同簇线特征的交点作为特征加入到优化中,构建点、线和交点特征融合的重投影残差,以提升重复纹理环境下的位姿估计精度。公开数据集上对比测试结果表明,改进PL-VINS在EuRoC数据集上的绝对位姿误差平均值相比PL-VINS算法降低17.4%;在UMA-VI数据集上的绝对位姿误差平均值相比SuperVINS算法降低12.2%。为了进一步验证算法有效性,基于移动机器人搭建试验平台进行实物测试。实物试验结果表明,改进PL-VINS相比对比算法在光照变化和重复纹理环境下表现出更好的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 视觉定位 图像矫正 线特征聚类 PL-VINS
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中药提取物抑制新型冠状病毒3CLpro、PLpro蛋白酶活性的高通量筛选 认领 引用
13
作者 赵荣男 刘衍梁 +8 位作者 赵佳宁 刘美怡 叶冬雪 杨佳 周万辉 程世娟 容蓉 刘孝云 杨勇 《中国药理学通报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第7期1252-1259,共8页
目的高通量筛选抗SARS-CoV-23CLpro、PLpro蛋白酶活性的中药提取物及体外验证其抗冠状病毒作用。方法利用基于荧光共振能量转移原理的SARS-CoV-23CLpro、PLpro活性抑制剂高通量筛选体系对485种中药提取物进行阶梯式逐级筛选... 目的高通量筛选抗SARS-CoV-23CLpro、PLpro蛋白酶活性的中药提取物及体外验证其抗冠状病毒作用。方法利用基于荧光共振能量转移原理的SARS-CoV-23CLpro、PLpro活性抑制剂高通量筛选体系对485种中药提取物进行阶梯式逐级筛选,采用HCoV-229E病毒-HuH-7细胞模型进一步验证筛选后中药提取物的体外抗病毒作用。结果从485种中药提取物筛选出11种对3CLpro、PLpro有较好抑制效果的供试品。最大无毒浓度下,甘草乙酸乙酯提取物能完全抑制HCoV-229E病毒复制,厚朴环己烷、厚朴二氯甲烷、荆芥乙酸乙酯提取物对HCoV-229E病毒复制的抑制率达80%以上,药物干预后细胞上清液病毒的TCID50明显低于对照组。结论对3CLpro或PLpro抑制作用较好的11种提取物分别来源于9种中药,即大青叶、厚朴、甘草、荆芥、槟榔、蜈蚣、艾叶、淫羊藿和三七,其中甘草乙酸乙酯提取物、厚朴环己烷提取物、厚朴二氯甲烷提取物、荆芥乙酸乙酯提取物均能有效减少细胞上清液的HCoV-229E病毒载量。 展开更多
关键词 中药提取物 高通量筛选 SARS-CoV-2 3CLpro PLpro HCoV-229E
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基于PLS-DA探究不同低温贮藏条件对“大五星”枇杷果实香气的影响 认领 引用
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作者 孙海艳 陈薇薇 +8 位作者 袁婷 莫钫宇 李泽冉 张惠明 潘莹芳 向素琼 党江波 郭启高 梁国鲁 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第7期19-28,共10页
为探究不同贮藏温度对枇杷采后品质的影响,以红肉枇杷“大五星”为材料,设置0℃、8℃及程序降温(Low Temperature Conditioning,LTC)3种低温处理,贮藏35 d,测定果实硬度、褐变指数,采用HS-SPME-GC-MS(Head Space Solid-Phase Microextra... 为探究不同贮藏温度对枇杷采后品质的影响,以红肉枇杷“大五星”为材料,设置0℃、8℃及程序降温(Low Temperature Conditioning,LTC)3种低温处理,贮藏35 d,测定果实硬度、褐变指数,采用HS-SPME-GC-MS(Head Space Solid-Phase Microextraction and Gas Chromatography Mass Spectrometry)检测香气成分,结合PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis)分析差异香气物质并综合评价品质。结果表明:21 d前3种处理果实硬度无显著差异,28 d、35 d时0℃处理硬度显著高于8℃和LTC处理,8℃和LTC处理间差异不显著;LTC处理在28 d、35 d时褐变指数显著低于0℃处理和8℃处理,0℃和8℃间无显著性差异。HS-SPME-GC-MS共检测到74种香气成分,本研究各贮藏期内共有的成分为27种,主要为醛类、酯类、萜烯类、酮类、芳香族类和其他类,其中含量最高的为醛类。醛类化合物中0 d时己醛含量最高,为48.25μg/kg,其次是壬醛和反-2-己烯醛,含量分别为23.25μg/kg和21.93μg/kg。酯类挥发性成分总含量次之,其中2-甲基丁酸甲酯是0 d时含量最高的酯类,为84.71μg/kg;随着贮藏时间的延长,各处理酯类总含量不断下降。PLS-DA统计结果显示,通过计算变量重要性投影数值得到不同贮藏方式下含量具有显著差异的7种香气物质,分别为:香叶基丙酮、α-蒎烯、对伞花烃、壬醛、辛醛、反-2-己烯醛和2-甲基丁酸甲酯。贮藏到35 d时,0℃处理果实的香叶基丙酮、α-蒎烯、对伞花烃和壬醛含量较高,LTC处理则产生较多的对伞花烃、壬醛、辛醛、反-2-己烯醛和2-甲基丁酸甲酯,8℃处理的果实仅2-甲基丁酸甲酯含量较高。结合贮藏期间枇杷的硬度、褐变指数及香气成分种类和含量变化,程序降温处理在延长贮藏时间后能更好地维持枇杷的采后品质,表现出较低的褐变程度和较优的香气保留效果。 展开更多
关键词 枇杷 低温贮藏 香气 偏最小二乘判别分析
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基于TAM模型与PLS-SEM的公共图书馆AI智慧服务用户使用意愿影响因素研究 认领 引用
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作者 庄佳钰 《农业图书情报学报》 2026年第7期59-69,共11页
[目的/意义]通过揭示公共图书馆AI智慧服务用户使用意愿影响因素,探究图书馆用户对于AI智慧服务及工具的需求,推动公共图书馆AI智慧服务与智慧图书馆建设深度融合。[方法/过程]以公共图书馆用户为研究对象,使用问卷调查法在网络调研平... [目的/意义]通过揭示公共图书馆AI智慧服务用户使用意愿影响因素,探究图书馆用户对于AI智慧服务及工具的需求,推动公共图书馆AI智慧服务与智慧图书馆建设深度融合。[方法/过程]以公共图书馆用户为研究对象,使用问卷调查法在网络调研平台收集257份有效问卷,引入信任与感知风险因素,结合TAM与PLS-SEM偏最小二乘结构方程模型,构建公共图书馆AI智慧服务用户使用意愿影响因素模型并进行实证分析。[结果/结论]感知有用性和感知易用性正向影响公共图书馆用户满意度,信任、满意度、感知有用性与感知易用性均正向影响用户使用意愿,感知风险负向影响用户使用意愿,感知风险对感知有用性的影响不显著,信任负向影响用户AI智慧服务感知风险。建议公共图书馆在推广AI智慧服务的融合过程中,加强应用透明度,结合地域文化实现特色应用,拓展AI智慧服务模式与场景,提高用户AI素养。 展开更多
关键词 公共图书馆 人工智能 用户使用意愿 TAM模型 PLS-SEM 感知风险 用户信任
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乡村振兴背景下大学生返乡创业意愿影响因素的因果路径及组态模式研究——基于PLS-SEM与fsQCA的实证分析 认领 引用
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作者 张雷 黄迎富 《河北科技大学学报（社会科学版）》 2026年第3期92-103,共12页
在推进乡村振兴战略背景下,激发大学生返乡创业意愿成为乡村人才振兴的关键。基于计划行为理论,运用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)与模糊集定性比较分析方法(fsQCA),聚焦大学生返乡创业意愿的影响机制展开实证研究。研究结果显示:乡... 在推进乡村振兴战略背景下,激发大学生返乡创业意愿成为乡村人才振兴的关键。基于计划行为理论,运用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)与模糊集定性比较分析方法(fsQCA),聚焦大学生返乡创业意愿的影响机制展开实证研究。研究结果显示:乡村数字素养通过正向影响返乡态度、主观规范、知觉行为控制,显著驱动返乡创业意愿;返乡风险感知则负向作用于上述心理变量,抑制创业意愿;政策支持可差异化调节“态度规范”路径,强化心理驱动向行为意愿的转化;返乡创业意愿形成存在“数字赋能+社会支持+政策兜底”“风险规避+政策能力补偿”等多元等效组态路径,体现出“能力心理环境”非线性互动特征。 展开更多
关键词 乡村振兴 大学生返乡创业意愿 计划行为理论 PLS-SEM fsQCA
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基于PLS-SEM的用户健康信息披露行为影响因素及对策研究 认领 引用
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作者 曹一 王迎胜 《图书情报导刊》 2026年第3期52-61,共10页
用户健康信息披露行为对个性化医疗、健康管理及公共卫生研究至关重要。结合计划行为理论和隐私计算理论,系统分析不同因素对健康信息披露意愿及行为的影响,以偏最小二乘结构方程模型为分析框架,借助SPSS和SmartPLS软件完成数据处理与... 用户健康信息披露行为对个性化医疗、健康管理及公共卫生研究至关重要。结合计划行为理论和隐私计算理论,系统分析不同因素对健康信息披露意愿及行为的影响,以偏最小二乘结构方程模型为分析框架,借助SPSS和SmartPLS软件完成数据处理与模型构建,所用原始数据均通过问卷调查方式获取,设计了7个潜在变量与21个测度项,深入研究用户健康信息披露行为的影响因素,以期扩展健康信息披露行为的解释框架。研究结果显示,感知收益、互惠规范、信息披露态度、知觉行为控制对健康信息披露意愿与行为均产生显著的正向驱动效应,而感知风险对上述变量的影响未达到统计显著水平。 展开更多
关键词 信息披露行为 计划行为理论 隐私计算 PLS-SEM
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基于LIF与PLS-DA的高品质食用油掺伪鉴别 认领 引用
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作者 崔耀耀 金源 +5 位作者 姜海洋 吴邵哲 崔灿 吴焓冰 李金怡 苑媛媛 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2026年第1期29-39,共11页
为了快速识别市场中的劣质食用油,提出了一种结合激光诱导荧光(laser-induced fluorescence,LIF)技术与偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)的高品质食用油掺伪鉴别方法。首先利用实验室搭建的LIF... 为了快速识别市场中的劣质食用油,提出了一种结合激光诱导荧光(laser-induced fluorescence,LIF)技术与偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)的高品质食用油掺伪鉴别方法。首先利用实验室搭建的LIF系统采集了橄榄油、芝麻油和花生油及其掺伪样本的荧光光谱数据;然后基于PLS-DA方法分别为橄榄油、芝麻油和花生油构建了掺伪鉴别模型;最后通过预测集对模型性能进行了评估。结果表明,PLS-DA模型能够准确捕捉掺伪样本与真实样本荧光光谱之间的差异性特征,在实验所得数据验证下,达到了100%的分类准确率。该方法可实现对掺伪食用油的高精度鉴别,为食品安全监管提供了科学的鉴别手段。 展开更多
关键词 光谱学 食用油掺伪 激光诱导荧光 偏最小二乘判别分析 食品安全
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面向微生物活性调控的VMD-AR-PLS去除效率建模与AquaFusion协同监测一体化框架 认领 引用
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作者 朱子军 李艳 +2 位作者 崔鑫 李晓亮 刘明 《环境保护与循环经济》 2026年第2期66-71,共6页
为解决污水处理过程中季节性与负荷波动导致的非平稳与滞后效应,围绕如何精准预测去除效率并及时识别微生物活性异常提出从预测到报警的一体化闭环框架。方法上构建遵循解耦—记忆—回归逻辑的变分模态分解—自回归—偏最小二乘法(VMD-A... 为解决污水处理过程中季节性与负荷波动导致的非平稳与滞后效应,围绕如何精准预测去除效率并及时识别微生物活性异常提出从预测到报警的一体化闭环框架。方法上构建遵循解耦—记忆—回归逻辑的变分模态分解—自回归—偏最小二乘法(VMD-AR-PLS)模型,以得到去除效率的条件期望与不确定性,并据此形成标准化残差作为监测输入。监测侧以自适应融合监测系统(AquaFusion)协同自适应控制图(AQUA)、累积和控制图(CUSUM)与指数加权移动平均(EWMA),结合滚动与分季控制限实现对均值迁移与慢性漂移的自适应识别。基于某全规模污水处理厂数据,所提框架在TN/COD去除率预测上对比传统随机森林与基线模型取得更高R2与更低RMSE,在异常检出的监测层面,与休哈特(Shewhart)±3σ几乎“零触发”的静态限值相比,AquaFusion能有效识别夏季COD与冬季TN的均值迁移与慢性漂移,并对中高等级异常实现稳定检出。 展开更多
关键词 污水处理 污染物去除效率 VMD-AR-PLS AquaFusion动态监控 异常检测
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基于PLS-SEM模型的装配式建筑质量风险传导机制研究 认领 引用
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作者 田施雨 《黑龙江科学》 2026年第6期84-87,共4页
针对装配式建筑“工厂高精度、现场低质量”问题,基于社会技术系统理论构建全形成型PLS-SEM模型,利用520份行业问卷解析质量风险传导机制。结果显示,现场装配胜任力直接决定工程实体质量,其中套筒灌浆与旁站监督权重最高,数字赋能对质... 针对装配式建筑“工厂高精度、现场低质量”问题,基于社会技术系统理论构建全形成型PLS-SEM模型,利用520份行业问卷解析质量风险传导机制。结果显示,现场装配胜任力直接决定工程实体质量,其中套筒灌浆与旁站监督权重最高,数字赋能对质量无直接显著影响,而是通过驱动前端设计集成发挥完全中介效应,面向装配的设计(DfMA)存在跨阶段直接红利。研究证实单纯的技术叠加没有效果,考虑实施“数字左移”战略,在设计端消除物理冲突并强化现场底线管控,以打破质量瓶颈。 展开更多
关键词 装配式建筑 质量风险 PLS-SEM 数字赋能 风险传导
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