烟草暴露是绝大多数肺癌发生的原因,然而很多从未吸过烟的人也会患有肺癌,而且环境中的烟草烟雾诱发的分子突变很难评估,因此准确获得由烟草诱导引起的分子变异程度至关重要。肿瘤突变负荷（TMB）和肿瘤分子突变替代模式是两个与吸烟最为相关的分子特征,我们结合二者开发并验证了一种定量方法来评估与烟草相关的分子损伤程度,把最大熵算法分类建模获得的分类器预测值定义为F分数。F分数值大于零表明样本有明显的与烟草相关的分子变异,F分数值小于零则认为样本没有明显的与烟草相关的分子变异。本人对这项工作的主要贡献是数据下载和数据预处理部分。此外已经有文章提出使用核主成分分析（KPCA）进行过程监控,本文研究的目的是改进KPCA进行故障检测与诊断的准确性,其中置信区间由KDE方法获得。传统的KPCA的性能取决于高斯核函数中根据经验选择的宽度参数显然具有确定宽度的单个内核函数难以检测不同类型的故障。因此如果选择了较差的高斯核函数,可能会降低检测性能,且不同的故障可能需要不同的宽度值来最大化其监控性能。为了解决这些问题,我们将集成学习方法与贝叶斯推理整合到KPCA中。这种方法克服了在应用单个KPCA时的缺点,不仅加强了宽度参数选择的鲁棒性,而且改善了监测性能。通过EKPCA-Bayes方法检测到故障后,利用贡献图方法成功识别出根本原因变量。