1) major ingredient
主组分
3) principal component analysis
主组分分析
1.
Research on damage localization of principal component analysis-based probabilistic neural network;
基于主组分分析的概率神经网络损伤定位研究
2.
In this study, a principal component analysis (PCA) method is presented to deal with data for feature vectors reduction, and a PNN is applied to the damage location.
针对PNN在有噪声情况下进行结构损伤检测时输入矢量数目大,匹配模式多,训练时间长的缺点,提出了运用主组分分析法来处理数据的概率神经网络损伤定位方法。
3.
Using principal component analysis in chemometrics,a distribution feature of the nutritive elements was discussed.
运用化学计量学中的主组分分析方法 ,讨论了这些营养元素分布特征 。
4) grouping PCA
分组主成分分析
5) dominant partner effect
主组分效应
补充资料：痕量组分分析
分子式：
CAS号：
性质：又称痕量组分分析。按试样中欲测组分相对含量划分的一种分析方法。一般指组分相对含量小于0.01％的分析称为痕量分析。通常痕量分析是指试样中痕量元素总量的测定，不包括化学形态分析和微区分析。对于纯金属、超纯物质的杂质含量、生物体及环境保护样品中某些有害物质的测定，常属于痕量分析范畴。若其相对含量小于10-6(旧称ppm)时，则称它为超痕量分析(ultratrace analysis)。应注意的是此类划分界限并不严格，随着测定方法的改进、测试仪器灵敏度的提高，其检测含量会更低。
CAS号：
性质：又称痕量组分分析。按试样中欲测组分相对含量划分的一种分析方法。一般指组分相对含量小于0.01％的分析称为痕量分析。通常痕量分析是指试样中痕量元素总量的测定，不包括化学形态分析和微区分析。对于纯金属、超纯物质的杂质含量、生物体及环境保护样品中某些有害物质的测定，常属于痕量分析范畴。若其相对含量小于10-6(旧称ppm)时，则称它为超痕量分析(ultratrace analysis)。应注意的是此类划分界限并不严格，随着测定方法的改进、测试仪器灵敏度的提高，其检测含量会更低。
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