利用主成分分析理论对回声定位声波特征空间进行优化,通过小波包理论对回声定位声波进行预处理,提取能量参数,采用主成分分析法优化特征空间,减少冗余参数.以优化后的特征空间作为识别向量,通过神经网络对回声定位声波进行识别.结果表明,利用主成分分析优化特征空间,能在较高的识别率下有效降低特征空间维数.

运用主成分分析方法，经过矩阵变换，降低维数提取振动信号的主要信息，从而实现对振动噪声源的分析。基于主成分分析法，并结合相干功率谱分析理论实现对振动噪声源的分析，并且通过对100CLG-30船用立式单级离心泵试验数据的分析处理说明，在有用信息量损失较少的前提下，主成分法结合功率谱理论可以快速、有效地给出振动噪声源的分析结果。

为提高对复杂电磁环境下炮兵预处理目标实施火力分配的量化决策水平，运用主成分分析法对炮兵目标复杂电磁环境下价值排序的多项指标进行了聚集，利用理想点理论建立了综合优化决策模型，并进行实例分析，所得结果合理且符合客观实际，从而为作战指挥员提供了一种合理的决策依据和决策方法。

基于虚拟仪器平台,研制了一种新的伏安型电子舌——智舌,主要由特定的传感器阵列模块、自行设计的信号调理模块、数据采集卡及其软件开发平台LabVIEW 4部分构成。系统主要实现了激励信号生成、多通道信号采集和实时显示、特征值提取及共享样品数据库等功能。对5种康师傅茶饮料进行检测并应用主成分分析对实验数据进行处理,取得了良好的区分效果,验证了基于虚拟仪器技术构建智舌的方案是行之有效的。

通过动态主成分分析(Prineipal Component Analysis,PCA)的方式来实现高维数据的降维过程,简化数据的分析过程并提升数据处理效率,再把提取得到的主成分因子输入支持向量机中;接着利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)全局搜索方式优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数,有效克服人为选择参数所导致的盲目性,由此得到最优模型参数。研究结果表明:主成分信息表患共提取4个主元,相对原特征参数的占比为95.12%,完成了原数据高效压缩与降维的效果。迭代12次之后达到了98%的平均适应度,已经接近最佳适应度,说明此时种群中个体已经基本获得最优解。支持向量机获得了比反向传播(Back Propagation,BP)网络更高的诊断准确率,说明支持向量机更适合处理小样本与非线性问题,可将其应用于其它机械控制设备。

为了有效地对不同深度的局部腐蚀缺陷超声波信号进行分类识别,根据腐蚀缺陷信号样本数量较少的特点,提出了一种基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的超声波腐蚀缺陷信号识别方法。该方法采用经验模态分解法对腐蚀缺陷信号进行分解,提取各本征模式分量的时域无量纲参数,利用主成分分析消除原始特征集中的冗余信息,降低每一个特征之间的相关性,实现腐蚀缺陷信号特征参数的降维。在PCA进行特征优化后,将支持向量机的多类分类应用于缺陷分类过程中。将腐蚀缺陷原始特征集和经主成分分析优化后的特征集,分别用于支持向量机的训练和测试,且选择不同的核函数构造支持向量

为解决带钢表面缺陷的识别问题,提出基于主成分分析和支持向量机的方法对几种典型的冷轧带钢表面缺陷识别进行算法研究：首先利用主成分分析方法对所提取的特征量进行降维;然后将降维所得到的特征量作为支持向量机的输入样本,训练支持向量机进行识别。结果表明：对常见的横折印、划痕、平整斑、锈蚀等带钢表面缺陷进行识别能达到很高的识别率。

在水平Y型分支管道中采用压缩空气作为动力，粒径为2mm的小米为输送物料进行气力输送试验。对气固两相分支管道各自的压力损失及两分支管间压力损失差值的变化规律进行了研究。试验表明，当气体表观速度下降时，两分支管的压力损失值减小；当气体表观速度低于沉积速度后，继续降低气速，各支管单位长度压力损失将增大，但两分支管上压力损失变化不同步。当两分支管与主管中轴线夹角的差值变大时，两分支管压力损失曲线及两分支管压力损失差曲线在气体高速区远离，在低速区靠近。同时，利用主成分分析法得出了影响两支管单位长度压损差值的主要因素是变动支与主管中轴线夹角、气体表观速度。

采用主成分分析法对影响多路阀再制造产品质量的各生产工艺指标数据进行降维处理,提取主元,减少数据间线性相关性的影响,并建立基于主元的内部泄漏量回归模型。分析结果表明：基于主元的回归模型可简化模型结构,预测结果更接近实际实验结果。

针对液压阀件特性影响因素多的特点,提出利用主成分分析方法对多影响因素进行相关分析,根据各主成分的贡献率对液压阀件特性多影响因素进行重构,实现液压阀件多影响因素特征提取,从而用较少的主成分代替多影响因素。研究结果可以有效的降低液压阀件特性与多影响因素耦合规律的分析难度,同时提高液压阀件特性建模的鲁棒性,解决由于输入变量过多所造成的建模效率下降的难题。