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前言
智能研发管理体系是先辈的实验室查验及研发项目管理工具，但眼前市面上的体系都只是处于信息记录层面，而国工实验室智能研发管理体系融合了国工智能内容大脑平台MAI，平台内供应上百种统计学相关算法及呆板学习算法。通过这些算法对实验内容进行分类阐发、聚类阐发、关联阐发、预测阐发等方式，挖掘内容潜在代价，索求人力无法探知的纪律，真正实现进步企业产物附加值及行业竞争力，助力企业快速发展。
国工实验室管理体系LIMS和智能研发体系DPM,是国工智能制造管理平台（MES-MOM）的一部门。他们都以内容大脑平台为底层支撑，来供应算法支撑。
寄义
主身分阐发（Principal Component Analysis，PCA）是一种统计方法。在用统计阐发方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们天然进展变量个数较少而获得的信息较多。在很多情形，变量之间是有肯定的相关关系的，当两个变量之间有肯定相关关系时，能够注释为这两个变量反映此课题的信息有肯定的重叠。主身分阐发是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系慎密的变量）删去多余，创建尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，并且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能连结原有的信息。
案例
某化工研发实验室在研发新产物工艺配比时，采用分歧的原料A数量、原料B数量、添加剂数量、温度、反应时长、转速、电流、电压等前提进行多次实验，实验内容如下表所示，现需认识那些因素才是影响实验效果的真正因素，从而低落内容维度，确定这些因素以多大占比组合起来可以注释实验效果90% 的内容变异。
实验内容
阐发过程
国工内容大脑可关联实验室内容库（LIMS）自动读取内容库中的内容进行阐发，也可上传Excel文件，通过解析文件将内容取出，再从内容大脑中的组件面板查找主身分阐发组件，拖到到工作面板，配置相关参数，点击运行。
主身分阐发主件及参数配置
阐发效果
阐发效果
通过上图的体系阐发效果，可知第一个主分量 (PC1) 占总方差的44.3%（0.443 * 100%），而累积第四个主分量时，内容变异为90.7%（0.907 * 100%），前四个主分量即可推动内容的90%变异。
在PC1中，原料B、添加剂、温度、电流这4个因素占44%，跟着这4个值的增加，PC1主分量的值也会随之增加；
在PC2中，原料A、添加剂、时长、电压这4个因素占较大比例26%，跟着这4个值的增加，PC2主分量的值也会随之增加；
在PC3中，原料A、时长、转速、电流这4个因素占13%，跟着这4个值的增加，PC3主分量的值也会随之增加；
在PC4中，时长、转速、电流、电压这4个因素占6%，跟着这4个值的增加，PC4主分量的值也会随之增加。
与实验室智能研发管理体系（LIMS）相融合
国工内容大脑平台可直接获取实验室智能研发管理体系中的实验内容并将其对接到建立好的主身分阐发模型中，根据得出的实现内容自动对内容进行降维，并将降维后的效果通过邮件等自动推送给相关领导，方便内容的下一步阐发使用。
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