王瑞珍
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
- 供职机构：北京工商大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学经济管理更多>>
- 应用多元分析在皮肤状态测评方面的应用
- 2016年
- 皮肤状态评价是一个非常复杂的系统。而在皮肤状态评价中,专家得分是评价皮肤状态的关键因素。事实上,影响专家得分的参数众多,且各个参数之间存在相互影响。因此,为了控制输入参数的个数,挖掘潜在因素对专家得分的影响,提高专家得分预测模型的精确度,本文采用主成分分析法和偏最小二乘法预测专家得分,并通过实践发现它们是十分有效的。另外,本文使用实验室采集的原始志愿者数据进行分析计算。首先,采用基于相关系数法进行专家得分影响参数的相关性分析。其次,选取了影响专家得分的12个变量,分别采用一般线性回归、主成分回归、单因变量偏最小二乘回归的方法,建立其回归模型,并对模型分别进行预测分析。实验表明,采用偏最小二乘法建立的皮肤状态评价的预测模型比主成分分析模型更为省时、准确,这可以促使化妆品企业为消费者提供更有针对性的开发产品。
- 王瑞珍王家赠彭为花
- 关键词：主成分回归偏最小二乘回归
- 基于BP神经网络对阳虚质之虚寒症的模型研究
- 2017年
- 目的:以平和质的人群为对照组,基于BP神经网络对阳虚质之虚寒证进行建模研究。方法:通过选取中国化妆品研究中心对皮肤状态相关指标的体质的实测数据,利用Matlab软件采用BP神经网络建立专家得分(因变量)与这些指标(自变量)的量化关系用以研究平和质和阳虚质的分类问题,进而说明阳虚质之虚寒证的指标特点。结果:利用BP神经网络模型对平和质和阳虚质进行分类的正确率均达到90%以上。结论:此模型相比于直接利用主观判定体质而言更为客观、省时,可与主观分类相辅相成;另外,利用此模型不仅可以帮助消费者根据自身体质选购化妆品,还可以帮助化妆品企业针对消费者的不同体质,开发更有针对性的产品。
- 王瑞珍赵斯琪孟宏
- 关键词：皮肤状态BP神经网络
