浙江-硅脱模剂配方分析-脱模剂

分析服务一站式解决方案

      成分分析：分析样品成分，---到化学物质等具体组成，百分比含量；

      配方还原：通过对样品逆向分析，获得基础配方，对比好的产品配方，改进现有配方体系，调整助剂，提供研发思路，加快研发进度，降低研发成本；

      模仿生产：根据客户提供的样品，分析配方，结合行业经验，生产类似产品；

      成本控制：对比同行产品，eva脱模剂配方分析，优化配方用料，在性能不变的前提下调整原材料，降低成本；

      诊断：通过失效分析诊断功能失常原因，给出解决建议；

      原料替换：通过分析原材料的成分组成，关键材料不受---；

      化工检测：提供化学品元素含量、物理化学性能测定 、产品检测、rohs、reach等各项标准测试服务。

      分析服务范围及优势成分分析 ，硅脱模剂配方分析，配方还原，研发生产，性能检测，模仿生产，已逐渐成为当下化工企业追求的新的产品研发改进思维！禾川化学经过多年积累及发展，分析服务业务现已覆盖塑料、橡胶、橡塑用助剂、胶粘剂、涂料、油墨、 工业清洗剂、民用清洗剂、金属表面处理剂、金属加工液、水处理助剂、建筑类添加剂、油田助剂 、皮革助剂、纺织印染助剂、脱模剂、助焊剂、润版液、选矿药剂、造纸化学品、电子化学品、化妆品、高分子材料、精细化学品、油品等几十个行业，每个行业都有对应的专职---负责。

主成分分析法的基本原理

　　主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，塑胶脱模剂配方分析，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向样本点散布开的p个正交方向，然后对---变量系统进行降维处理，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统。

　　主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如p个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来p个指标作线性组合，作为新的综合指标。---的做法就是用f1（选取的1个线性组合，即1个综合指标）的方差来表达，即va（rf1）越大，表示f1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的f1应该是方差大的，故称f1为1主成分。如果1主成分不---代表原来p个指标的信息，再考虑选取f2即选第二个线性组合，脱模剂，为了有效地反映原来信息，f1已有的信息就不需要再出现再f2中，用数学语言表达就是要求cov（f1，f2）=0，则称f2为2主成分，依此类推可以构造出3、4，……，p个主成分。