关键词：多源图像；融合技术；棉花；病虫害；识别诊断
中图分类号：TP391.43；S435.6文献标识码：A文章编号：0439-8114（2013）11-2555-03
随着城市化进程不断加快，从事农业劳作的劳动力总数急剧减少，农业生产与加工的逐步自动化是社会发展和进步的需求。特别是对于农作物病虫害监测从传统的根据农业部的病虫害监测调查规范进行调查，通过人工调查、人工记录，到微小昆虫自动计数技术、昆虫诱捕自动记录装置来对农作物病虫害进行监测，这些信息收集和数据管理都存在劳动量大、效率低、数据误差大的问题。随着计算机技术和传感器技术的快速发展，图像融合技术在军事、气象、医学、土地资源管理等方面得到了广泛的应用，而如何将图像融合技术应用在农作物病虫害中是极具有研究价值的课题。
1棉花病虫害诊断技术研究意义及发展趋势
棉花作为主要的经济作物一直在中国和湖北省农业生产中占有重要地位，但由于品种、栽培制度、生态环境等变化及棉花生长环境日益恶化，病虫害有不断加重趋势。危害棉花的主要病害有炭疽病、黑斑病、枯萎病、黄萎病等，炭疽病在长江流域棉区的发生尤为严重，一般苗期发病率为20%～70%，严重时可达90%；黑斑病在阴湿多雨年份往往猖獗流行，给棉花生产造成毁灭性灾害；而枯萎病在棉区一直发生较多，死苗严重，造成的危害主要表现在产量降低，品质变劣方面；自上世纪80年代末枯萎病得到控制后，黄萎病上升为棉花第一病害。目前黄萎病发病面积达到全国棉田面积的50%以上，发病后棉苗减产30%～70%，有的甚至绝产，而且严重影响棉花品质。采用先进技术提高棉花病虫害有效防治及控制已迫在眉睫。
1.1棉花病虫害诊断技术的研究意义
在进行植物保护和防治农作物病虫害的各类方法中，化学防治是投入少、见效快、收效大的有效方法，特别是针对在大生态区域内可能暴发成灾的重要病虫草害，化学防治迄今仍是最快速而有效的方法，一般可以挽回15%～30%的农作物产量损失。使用农药（各种杀菌剂、除草剂等）进行化学防治在世界各国一直占主导地位，它投入较少，防治迅速，特别是当大面积、暴发性病害发生时，只有化学防治才能取得较好的防治效果。同样，在棉花病虫害综合防治中，化学防治仍然是及时有效地控制病虫对棉花危害的最后一道把关防治措施。但长期大量使用农药不仅污染环境，而且这些农药会通过空气、水等途径进入人体，对人类的身体健康构成危害；又由于棉花病虫害症状的复杂性和模糊性，农业生产者受个体素质和人为主观因素的影响，往往不能正确合理地判断病情，导致滥用农药、化肥等引起更大的危害；此外，由于中国正步入老龄化社会，从事农业劳动的人口在减少，由劳动力不足带来的农业减产问题已日趋严重。所以，精确作物病虫害管理和机械化变量施药技术的研究和应用势在必行。为实现精确的棉花病虫害管理和变量施药，首先要能够准确地识别棉花病虫害种类及其危害程度。传统的方法主要依靠生产者或专家经验来判断病虫害原因及其危害程度，由于个体素质的差异以及其他因素的影响，往往很难做到对病虫害做出精确定量分析和判断，因而容易造成不合理的病虫害防治，也对生产管理者的农技水平要求较高。一些智能决策支持系统虽然能识别诊断棉花病虫害，但是过程复杂，不能进行实时处理。随着信息技术、光谱技术和计算机视觉技术的发展使基于生物信息的作物病虫害智能识别诊断成为可能。通过多源图像融合技术快速准确地获取棉花病虫害信息，对已发生病虫害的棉花区域根据病虫害程度实行定量喷施农药。这样既可大量节省农药，提高效率，降低成本，降低对劳动力的依赖，同时大幅度减轻农药对农业生态环境的污染，提高棉花病虫害防治水平。研究多源图像融合技术对农作物病虫害诊断具有重要的学术意义和经济价值。
1.2棉花病虫害诊断技术发展趋势
纵观近几年国内对作物病虫害智能识别诊断的研究，目前对棉花作物病虫害识别诊断主要集中在以专家系统为代表的智能化信息技术和光谱技术上，应用计算机视觉技术对棉花作物病虫害识别的研究报道较少[1，2]，而结合光谱技术和计算机视觉技术进行研究的则未见报道。目标的高分辨率和高识别率是对获取目标信息的基本要求，仅仅利用可见光范围或在近红外范围的计算机视觉技术进行作物病虫害识别诊断，其单一光谱不足以准确、全面反映作物病虫害的差异，还需利用其他生物信息对其补充和加强，以达到全面地反映作物病虫害的差异[3]。
为了实现对低探测性目标的探测和识别，必须大力发展先进的目标探测系统，而由多源传感器组成的光电成像系统是最为常见的目标探测系统。图像融合就是利用各种成像传感器得到的同一目标或同一场景的图像，综合这些不同图像的冗余信息和互补信息，以获得更为全面准确的图像描述。为此，针对湖北省主要经济作物棉花，综合利用光谱技术、计算机视觉技术及多源信息融合技术，基于多源图像信息（可见光和近红外视觉图像信息）融合棉花病害（炭疽病和黑斑病）识别诊断技术。深入研究作物在不同病虫害危害下的反射光谱特性及变化规律，确定光谱敏感波段及其特征表现，提取可以有效表征作物不同病虫害条件、不同危害程度下的计算机视觉图像的灰度、纹理、形态特征信息和近地光谱特征信息，探索基于多传感信息融合的病虫害识别诊断方法，构建病虫害智能识别系统，为精确作物病虫害管理和机械化变量施药技术提供理论基础。
2多源图像融合技术
图像融合[4]是对多幅源自同一场景的图像进行综合，以获得更好的视觉效果和易于机器识别为目的，产生比单一信息源更为精确、更完善、更可靠的图像。多源传感器图像是由成像机理不同的多种传感器获得的图像。由于每种成像传感器都是为了适应某些特定的环境和使用范围而设计的，具有不同成像机理的多种传感器获得的图像之间存在信息的冗余性和互补性，通过对其进行融合，能够提高系统可靠性和图像信息的利用率。随着科学发展和技术进步，采集图像数据的手段不断完善，出现了各种新图像获取技术。如今图像融合技术广泛应用于图像处理、遥感、计算机视觉以及军事等领域[5]。利用图像融合技术可以准确地获取检测数据，如在医学图像分析中的超声成像、核磁共振、计算机层析、血液细胞自动分类计数、癌细胞识别等极大地提高了准确率[6，7]；图像融合技术在遥感雷达卫星的发展后，已成为遥感图像处理和分析的重要研究热点，应用于土地资源调查、环境监测、地形测绘等[8]。图像融合技术应用在农业生产中，目前研究方向主要集中在对农产品的无损检测和农作物生长态势及产量评估方面。如采用互信息最佳阈值迭代优化分割法对可见光和近红外图像进行融合来对番茄成熟度进行无损检测研究[9]；通过加权平均融合法对红外和可见光图像实现对苹果进行无损检测研究[10]；采用蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法的图像融合技术对作物几何参数进行测量。
多源传感器图像融合系统一般有3种类型：像素级融合、特征级融合和决策级融合。
2.1像素级图像融合
像素级图像融合是通过对源图像进行预处理和空间配准，对处理后的图像采取适当的算法进行融合，得到融合图像后再进行显示和后续处理。简单的像素级融合方法主要有：像素灰度值平均或加权平均，像素灰度值选大，像素灰度值选小。简单的像素级融合方法结构简单、易于实现，但应用范围有限，融合结果不理想。故现在的融合方法多采用基于对源图像的多尺度分解。这种分解方法是一种多尺度、多分辨率的图像融合方法，是在不同尺度、不同空间分辨率、不同分解层上分别进行融合。这种融合方法能明显改进融合效果[11]。
2.2特征级图像融合
特征级图像融合是从不同的成像传感器所获得的同一对象图像中提取一些特征，产生特征矢量，然后对这些特征矢量进行融合。特征级图像融合是中间层的图像融合，精度一般。其融合方法有基于假设前提及统计分析的方法和基于知识的方法。
2.3决策级图像融合
决策级图像融合是最高层次的融合，是首先依据每一个成像传感器所获得的同一对象图像各自进行预处理、特征提取、识别和判决后，做出独立的决策，然后将这些独立的决策综合起来，给出最终决策。决策级图像融合适合于多类不同传感器图像的融合，但融合结果精度较差。其融合方法有多重逻辑推理方法、统计方法、信息论方法等都可用于决策层的图像融合。
特征级图像融合和决策级图像融合方法通常应用于某些特殊场合，像素级图像融合的应用更普及，融合所得图像更有利于人眼的判读、欣赏和机器识别。对于已经配准好的图像，像素级图像融合方法不需要显式地提取图像特征，在速度和鲁棒性上有明显优势。为此采取像素级图像融合方法对农作物病虫害的可见光和近红外图像进行融合处理，使其符合人类视觉特征，融合结果更有利于对图像作进一步分析、理解和识别。
3多源图像融合技术对棉花病虫害诊断的方法
1）在特定栽培条件下，培育不同棉花病虫害的试验样本及正常的对比样本。
2）对棉花病虫害样品的叶片和冠层进行光谱分析。利用便捷式光谱仪测量叶片和冠层的光谱，寻找棉花病虫害种类的敏感光谱波段及其反射率特征，分析不同病虫害种类和病虫害程度的敏感光谱波段反射率特征的变化规律。
3）根据光谱分析结果，构建多源图像计算机视觉采集系统，采集棉花作物样本多光谱图像，用VC或MATLAB编写计算机图像处理软件对图像进行处理和特征提取。
4）对所获取的特征应用模糊特征优选、主成分分析（PCA）和独立分量分析（ICA）进行优化组合和筛选，通过各种统计方法寻求作物病症与特征对应关系。建立图像特征与病种、病虫害程度的关系模型，利用模式识别方法进行棉花病虫害种类及程度的模式识别检测试验[12]。
4展望
棉花是中国和湖北省主要的经济作物，长期以来棉田病虫害对棉花生产带来极大危害，因此，对棉花病虫害防治方法与技术的研究至关重要。对棉花作物病虫害防治的各种方法中，传统的方法是依靠人们的经验确认病虫害的发生时间、区域、种类和发生程度等，且是进行手工或机械喷洒农药，这不仅劳动效率低，劳动成本高，而且常规施药技术会带来农药利用率低下、水资源浪费、环境污染、农药在作物及其产品中的残留导致对人类的危害等。所以，结合光谱技术和计算机技术开展棉花病虫害的识别诊断研究具有重要的学术意义和经济价值。
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论文关键词：野外实践,行动导向,植物标本,能力培养
《药用植物识别技术》是中药类学生的一门重要的专业基础课程，它首先介绍植物的细胞、组织、器官、植物的命名等基本知识，然后重点以植物尤其是药用植物的分类学为主，分科介绍各类药用植物的主要特征，为《中药鉴定技术》打下坚实的基础，为中医用药的安全与有效提供重要保障。《药用植物识别技术》平时教学主要以多媒体课件、挂图、部分植物标本和教材辅助教学，学生体会不到药用植物的各器官—根、茎、叶、花、果实、种子长什么样，挂图、课件、腊叶标本不能形象的展现药用植物的主要特征。那么药用植物野外实践主要是安排学生到实地去认识药用植物，学生能够用利用眼看、手摸、鼻子闻、口尝等直接的感官去认识常见的药用植物。药用植物野外实践有它自身的优点，并且通过药用植物野外实践能培养学生很多方面的能力。
一、药用植物野外实践优点
1．亲近大自然，亲身感受药用植物
中药主要是古代人们在生产与生活实践过程中总结出来的，是人们与大自然作斗争的杰出成果。中药以植物药居多，占中药构成的87%，所以古代记录中药的文献叫做“本草。药用植物野外实践将上课地点由教室搬到了大自然，摒弃了教室看不到药用植物实物的弊端，将药用植物活生生的展现在学生面前，加强了学生学习积极性。使学生对学习产生了浓厚的兴趣。
2．理论实践一体化
药用植物野外实践教学过程中学生边结合课本描述，边看药用植物实物，实现了《药用植物识别技术》教学的理论与实践的有机融合，学生用感官亲自体会药用植物的形、色、香、味，不用再去死记硬背，实践之后记忆深刻久远。
河北化工医药职业本技术学院科研基金项目，课题编号：YK201204
作者简介：张静（1981-），女，硕士，讲师，执业中药师，河北省中药高级鉴别师，主要从事中药品质鉴定与中药质量分析。
3．目的明确、任务清晰、行动中学习
在药用植物野外实践教学过程中主要体现了以学生为主体、教师为辅，行动导向、任务驱动的教学模式。教学过程中，由于以考核为前提，学生有了明确的任务，他们都有自己的目的，变被动学习为主动学习，变被动接受为主动吸收。每个学生都积极投入到学习中来。
4．实地考核，成绩公开、公平、公正
学习到了一定阶段，我们针对每一名学生进行药用植物形态特征描述及看植物写植物名称的实地教学考核。我们采集一定种类和数量的药用植物，随机编号，学生抽签。考核中我们做到了公开、公平、公正，使每位学生考出自己的真是水平。使每位学生满意。
二、学生能力培养
在《药用植物识别技术》野外实践过程中，不仅培养了学生对药用植物基本知识的掌握能力，更加培养了学生团结协作的精神、采集药用植物标本的能力、药用植物腊叶标本制备的能力。在这种教学模式下，一般课堂学生上课玩手机、睡觉、说话等不良习惯彻底消失，取而代之的是学生积极学习、争先恐后、争着动手、积极查阅文献、争着认识药用植物的场景。
1．利用工具书、查阅文献能力
野外实践之前，我们准备好了《中国药用植物志》、《河北药用植物志》、《中国药典》（一部）等教学工具书，以供学生及时查阅。同时每名学生还带上自己的《药用植物识别技术》教材。看到药用植物后首先记录其基本特征，比如根是直根系还是须根系、茎的长度和直径、颜色和表面特征、叶的形状、大小、颜色、上下表面气孔情况、有没有毛，叶是互生、对生、还是轮生或簇生、但也还是复叶、花冠的类型、雄蕊的类型，柱头、花柱、子房的情况、果实种子的情况等。然后查阅文献，最后确定植物的学名。
2．药用植物标本的采集能力
通过课程的学习学生掌握了药用植物标本的采集能力。对于不同类型的药用植物，其标本应该如何采集，比如特别高大的药用植物如何采集、一般的药用植物应该如何采集。采集药用植物时尽量选取具有典型代表特征的药用植物。尽量选择根、茎、叶、花、果实、种子特征齐全的植物。
3．药用植物腊叶标本制备能力
药用植物采集完成之后就是腊叶标本的制备了，制备腊叶标本时对于比较高大，超过1米的药用植物，我们要求折成“N字形，要求上端带花和果、中段带叶、下段带根。对于枝叶十分茂盛的植物可以剪去部分的叶。对于叶很厚、肉质的植物药用开水烫后才压制等。学生通过野外实践，能够具备独立制备药用植物腊叶标本的能力。
4．团结协作能力
野外实践教学期间我们学生是以小组为单位，既有小组任务，也有个人任务，个人任务考核个人的认真程度与做事态度，小组任务主要培养学生团队精神与团结协作的能力。他们只有密切合作，合理分配任务，才能在规定的时间较好的完成指定任务。通过药用植物野外实践教学我们的学生大多能在规定时间内出色的完成教学任务。
三、讨论
药用植物是我国中药资源的重要构成部分，它在防病、治病、日常保健中发挥着不可替代的重要作用，通过《药用植物识别技术》课程野外实践教学改革，不仅提高了学生学习的积极性、加强了教学效果，更加培养了学生很多方面的专业技能。在这种教学过程中，学习任务的分配、对课程教学教师的要求都比较高，教师在整个过程中相当于导演，学生的主体地位得以充分的体现。
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高新技术产业投资已成为推动我国经济增长的重要动力之一。风险投资大多是投向新创的高新技术企业，各个阶段与环节都存在不确定性因素，只要投资过程中有一个环节出现问题，就会导致整个投资项目失败，因此风险投资一般存在较大风险。如果能在投资前或运营中比较准确地预计风险并加以有效控制，就可大大减少盲目投资或经营不善造成的损失。生物制药产业就是把以基因工程、细胞工程、酶工程、发酵工程为代表的现代生物工程技术应用于药物制造领域的产业。生物制药产品在诊断、预防、控制甚至消灭传染病，保护人类健康、延长人类寿命等领域具有独特的优势。目前世界上6O以上的生物技术成果都应用于医药行业，用以开发特色新药或对传统医药进行改良。
生物制药行业已成为当前最活跃、发展最快的行业之一，吸引着世界各国的风险投资机构纷纷投巨资开展生物制药领域的研究和生产。我国生物制药行业经过近2O多年的发展，行业整体水平迅速提高。生物制药产业是我国乃至世界上高新技术产业中发展最迅速的产业之一，具有诱人的投资前景和巨大的投资潜力。作为技术高度密集的高新技术行业，生物制药产业对技术的要求比较高，其发展需要巨额资金投人，因此，对该行业的投资风险进行评价尤为重要。目前影响我国生物制药产业投资风险的因素主要有技术因素、市场因素、财务因素、管理因素和其他方面的因素。我国各地区的经济发展水平存在差距，这在一定程度上导致我国各省(自治区、直辖市)的生物制药行业发展水平不一样，各省(自治区、直辖市)生物制药行业上市公司所面临的投资风险也不一样。作为投资者，应该选择哪些生物制药上市公司进行投资?鉴于此，本文在全国范围内选择了15家生物制药行业上市公司，将其作为研究样本，对其投资风险进行综合评价，以期为风险投资家选择投资风险小的上市公司提供参考依据。
2文献综述
关于高新技术项目投资风险评价，国内外文献大多集中于对评价指标体系中的各指标进行描述方面，很少有文献对风险因素指标进行更深入的理论化探讨和整合。MacMillan_】等构建了27项投资风险评价标准，并将其分为五大类，即企业家个人素质与经验、产品特色、市场特征、财政补偿情况和投资人员构成。其分析表明，五大类评价标准中有10项最常使用的标准被认为是评价投资风险所必须要有的，而这10项中有6项标准与企业家的个人素质与经验有关。通过分析这些标准，他们总结出6种类型的风险，即竞争风险、筹资风险、投资风险、管理风险、执行风险、领导者风险。Meredith等认为风险分为市场风险和技术风险两大类；Fired与Hisirehc。]从美国的硅谷、波士顿和西北地区各选择了6位著名的风险投资家，采访了其投资决策过程，通过实证调研得出15个基本评估标准，分为战略思想、管理能力和收益三个方面。风险企业所处的发展阶段不同，其总体特征也不同，评估其投资风险的方法与侧重点也应不同，相应的评价指标也不同。
然而，早期风险投资评估决策过程却忽视了评价指标的阶段性。Hall和Hoferl_4J以及Boocock和Woods_5]的研究有了质的进步，他们认识到风险投资项目的评价指标具有阶段性，即在风险投资评估决策的不同阶段所使用的评价指标应不相同。总结国外关于风险投资评价研究，可见研究内容往往集中于从风险投资者的角度对投资项目进行风险评价，其关注的重点一般是企业家素质、市场风险、技术风险、财务风险等；在设计评价指标时，没有考虑行业因素，没有进行专业细分，没有对不同行业的风险特点加以区分，投资项目的专业特性和专业风险不能准确地被反映在指标体系中。
近年来国内学者也对高新技术项目投资风险进行了研究。例如：宋逢明等将投资风险分为过程风险与环境风险；林艳珠[7将投资风险分为技术、经济、市场、社会、环境、资信等方面的风险；毛荐其等_8将投资风险分为社会政治风险、法律风险、经济风险、金融与投资市场风险、技术风险、生产风险、管理风险、财务风险、市场风险和其他风险；蔡建春_9]把风险投资评价指标分为技术风险指标、市场风险指标、环境风险指标、管理风险指标及流动性风险指标五大类。总体来看，以往国内外研究的侧重点不同，具有以下特点：第一，大部分研究是从某个角度出发对投资风险的影响因素进行研究，对环境因素、项目因素分析得多，而对创业投资公司内部的管理考虑不够，创业投资公司内部的管理，特别是人力资源管理存在较大问题，它是影响投资风险的重要因素；第二，不同的行业有不同的特点，适合多数高新技术风险投资项目的投资风险评价指标体系可能没有考虑到生物制药行业的风险投资项目的特殊性；第三，在投资风险因素评价体系中，每个因素对投资风险的影响程度不同、作用大小不同，而以往研究很少针对各因素的重要性程度给出结论。
生物制药行业具有高投入、高风险、回收期较长的特点，这使得风险投资者们在加强金融风险管理的呼声下倾向于对处于成长期、扩张期甚至成熟期的生物制药企业进行投资。此外，由于生物制药行业属于高技术行业，一般的风险投资机构缺乏具有该领域知识背景的投资专家，因此风险投资者也趋向于对产品和市场相对明朗的企业进行投资。对生物制药行业的投资属于高科技风险投资的种，在我国仍处于发展的初阶阶段，其行业投资决策很难通过分析大量的历史样本数据来产生。目前对于生物制药企业的风险投资，大多以行业经验作为投资评价依据，在风险评价方法的选择上，以往多数文献选择层次分析法进行评价。笔者对投资风险评价时没有沿用以前的方法，而是利用数理统计学中的主成分一聚类分析法对我国生物制药企业的投资风险进行比较和排序。
3指标及样本选取
考虑到影响我国生物制药业投资风险的因素主要有技术因素、市场因素、财务因素和管理因素，同时参考国内外文献中的高新技术产业投资风险评价指标，并遵循可行、可比的原则，本文选取8个指标作为投资风险评价指标，见表1。本文选择技术人员占比和大专及以上学历员工占比两个指标来反映样本公司的技术水平和管理水平。若两者较高，说明该样本公司相对其他样本公司而言具有较高的技术水平和管理水平，进而认为样本公司具有较好的投资前景，其投资风险较小。本文用每股净资产、每股收益、投资报酬率以及净利润增长率这4个指标反映公司的盈利能力，这些指标值较高，说明收益较高，进而认为该样本公司的投资风险较低。本文用流动比率和速动比率两个指标反映公司的偿债能力，并认为偿债能力好的企业的投资风险相对较低。鉴于我国各地区生物制药业的发展水平不一，本文遵循科学、系统的原则，在华东地区、华南地区、东北地区选择了15家生物制药行业的上市公司作为研究样本，这15家上市公司包含了主营、兼营生物制药的医药公司。
4主成分一聚类分析的原理和基本步骤
1)主成分分析原理。主成分分析法是一种将多个变量化为少数几个综合的新变量的多元统计分析方法，其中心思想是将数据降维，以排除众多信息共存中相互重叠的信息。其基本思路是，将原变量进行转化，并使少数几个新变量成为原变量的线性组合，且这些变量要尽可能多地表征原变量的数据结构且不丢失信息l_l。
2)聚类分析原理。聚类分析是一种建立分类的多元统计分析方法，它能够根据样本数据的诸多特征，按照样本在性质上的亲疏程度，在没有先验知识的情况下，对样本个体进行分类。类内部的个体在特征上具有相似性，不同类的个体在特征上存在较大的差异性。
3)基本步骤。(1)对15家生物制药上市公司的数据进行标准化预处理；(2)对15家生物制药行业上市公司进行聚类分析；(3)对投资风险评价指标进行主成分分析；(4)计算15家样本公司的综合评价得分并排序。
5生物制药行业上市公司投资风险评价
5．1数据标准化处理
本文选取我国15家生物制药行业上市公司2010年12月31El的数据进行研究，数据来源于财经网和各公司的财务报表，见表2。在进行分析前，对原始数据做标准化预处理：使各变量的均值为0、方差为1，以消除原始变量量纲不同对分析结果产生的影响。标准化后的数据(见表2)具备可比性，并遵从正态分布规律。
5．2聚类分析
应用SPSS17．0软件，利用标准化后的样本数据对上市公司进行聚类分析，得到图1所示的聚类图。图1为纵向显示的冰挂图，从图1中可知：当聚类类数为3时，海王生物所在列的冰柱单独为一体，据此可确定海王生物为一类；千金药业和东阿阿胶所在列的冰柱连为一体，据此可确定这两家上市公司属于一类；其他12家上市公司所在列的冰柱连为一体，据此可确定这12家上市公司属于一类。聚类结果说明多数样本公司的投资风险存在相似性。
5．3投资风险评价指标的主成分分析
利用SPSS17．0软件的因子分析功能，可得到标准化数据的相关矩阵，然后利用EXCEL软件计算相关矩阵的特征值，并选取特征值大于1的特征根(见表3)。其中，成分F、F。、的特征值依次为3．137、2．032、1．343。其中，F。解释了原始变量总方差的39．211％，其累计方差贡献率为39．211；F。解释了原始变量总方差的25．406，其累计方差贡献率为64．616；F。解释了原始变量总方差的16．784，其累计方差贡献率为81．401。由于这3个成分共解释了原始变量总方差的81．401，因此认为用这3个综合评价指标来反映原始变量的信息是可行的，可将这3个成分作为主成分。采用方差最大法对成分载荷矩阵进行正交旋转，利用SPSS17．0软件得到的旋转后的成分载荷矩阵见表4。从表4可以看出，每股净资产、每股收益、投资报酬率、净利润增长率在成分F上的载荷较高，F可以反映公司的盈利水平；速动比率和流动比率在成分F上的载荷较高，成分F可以反映公司的偿债水平；技术人员占比和大专及以上学历员工占比在成分上的载荷较高，成分F。可反映公司的管理水平和技术水平。运用EXCEL软件计算得到成分F1、F2、的特征值3．137、2．032、1．343所对应的特征向量分别为(一0．23174，一0．16657，0．72506，0．77439，1．17819，一1．62505，3．804597，10．1446)、(0．30062，0．21550，0．18393，0．63272，0．84319，一0．41822，一4．24888，一l1．74109)、(0．20642，0．62546，一0．08907，0．07465，0．24453，0．74004，2．54385，6．12489)。利用式(1)确定主成分F1、F2、的综合评价值，分别记为y1、、y3。式(1)中，C为成分F1、F2、F3的特征值所对应的特征向量；X是标准化的数据矩阵。以各特征值贡献率为分配系数l_1，计算得到各样本公司的综合评价指标值y，计算结果见表5。Y—CX。(1)从表5所示的单个成分得分来看：就成分F的得分而言，千金药业和东阿阿胶两家公司的得分最大，说明这两家公司的盈利水平相对最高，海王生物的得分最小，说明海王生物的盈利水平相对最低；就成分F。的得分而言，千金药业和东阿阿胶这两家公司的得分仍最大，说明这两家公司的管理水平和技术水平相对最好，海王生物的得分最小，说明海王生物的管理水平和技术水平相对最低。
5．4综合评价得分
利用式(2)计算得到各类生物制药行业上市公司的综合评价得分，计算结果见表6。其中，F为各类中各样本公司的评价指标值，为各类中的样本公司个数。F一(F1+F2+F)。从表6可以看出，第一类(海王生物)的综合得分为一6．586006，原因是海王生物的盈利水平、管理水平和技术水平均相对最差，因此其投资风险相对最大；第二类的综合得分为6．26440，原因是千金药业和东阿阿胶的盈利水平、管理水平和技术水平均相对最好，因此其投资风险相对最小，风险投资者可考虑将其作为理想的投资对象；第三类的综合得分为一0．45092，说明其他12家样本公司的投资风险不大。