基于改进主成分分析法的特征约简算法研究     

《安徽职业技术学院学报》2020,(2):18-20

文章基于原有PCA算法,结合数据挖掘需要,引入GBDT算法进行维度缩减,即MGPCA方法,为实现条件判定提供数据处理基础。  相似文献   

基于DEA分析的制造业企业信息化建设效率评价研究   总被引：7，自引：0，他引：7  

蔡冬松  靖继鹏 《情报科学》2004,22(11):1292-1296

本文利用数据包络分析(DEA)及计量经济学方法．通过对19家制造业上市公司信息化相对效率评价的实证研究．结合其生产与经营特点．分析企业发展中存在的问题，提出了制造业企业信息化建设进一步完善与发展的对策建议。  相似文献   

基于主成分分析方法的实训教学质量评价指标研究     

宋丽娜 《大连教育学院学报》2015,(2):70-72

实训教学质量是实现中职人才培养目标的重要环节,实训教学质量评价指标自然成为研究者关注的热点问题。通过运用主成分分析方法的研究,确定了十个中职实训教学质量评价指标。  相似文献   

珠三角九市自主创新能力测算与比较     

黄金波  李仲飞 《科技管理研究》2015,(16)

结合定性和定量分析方法构建珠三角自主创新能力衡量指标体系,利用目前比较流行的主成分分析方法进行综合指标合成,测算珠三角九市2009—2013年的自主创新能力得分并对其进行排名。自主创新效率问题往往为众多学者和决策者忽略,强调自主创新能力不仅要有绝对指标,而且要有相对指标,也就是自主创新的效率指标,利用数据包络分析法测算珠三角九市的创新效率得分并对其进行比较。  相似文献   

利用主成分分析改进SVM模型在大坝变形分析中的应用     

吴波 《科技广场》2015,(2)

传统的大坝变形方法主要是基于大量数据统计分析得到,而大量数据的获得显得异常困难,同时变量与变量之间会存在相关性,针对此,本文将主成分分析引入到大坝变形分析的数据预处理中,利用该方法对变形分析的因子进行分析,使得这些因子之间不存在相关性,同时又保持原有的信息要素,再将这些变量作为大坝的影响因子。利用经过主成分分析的因子对大坝变形进行分析的过程中,保证了分析的准确性,同时又提高了分析效率。  相似文献   

基于极化特征和纹理特征的PolSAR影像建筑物提取方法     

马肖肖  程博  刘岳明  崔师爱  梁琛彬 《中国科学院大学学报》2019,36(5):682-693

极化合成孔径雷达（PolSAR）以其多参数、多通道、多极化、信息记录更加完整等特点，在城市地物提取领域中发挥着重要作用，并已成为遥感影像研究领域的热点。选择覆盖苏州市的Radarsat2影像，利用极化非相干分解法和灰度共生矩阵法分别提取19种极化特征和8种纹理特征，通过分析建筑物、植被和水体的极化特征和纹理特征进行特征组合，结合主成分分析法（PCA）和支持向量机法（SVM）对城市建筑物进行提取，并定量评估精度。结果表明：基于极化特征的建筑物提取精度最高为92.4%；基于纹理特征的提取精度最高为88.9%；极化特征与纹理特征相结合可以提高精度，最高精度为93.7%；PCA特征融合算法具有较高的运算效率，同时提高了精度。  相似文献   

基于模糊物元的城市居住水平预警研究     

姜永生  李忠富  徐淑红 《软科学》2011,25(6):40-44

结合PCA与模糊物元理论,构建了城市居住水平预警模型,并以35个大中城市为例,对城市居住水平进行了评价。研究表明:2008年,35个大中城市居住水平的警情状态均在中警以上;但是从2003年开始,太原、南昌、郑州、海口和重庆等城市预警指数降低缓慢,哈尔滨、合肥、南宁、西安、西宁、银川和乌鲁木齐等城市预警指数不降反升;当前人均住房使用面积、城市建设用地占市区面积比重、居民人均生活用电量、影剧院密度等指标预警指数相对较高,成为束缚城市居住水平发展的主要因素,人均家庭生活用水量、邮政局密度、中小学密度、中小学教师人数、医院密度、影剧院密度、城市建设用地占市区面积比重等指标从2003年开始出现了不良的发展趋势。  相似文献   

基于冰山理论的高新技术企业盈利能力模型及评价——以浙江省为例   总被引：1，自引：0，他引：1  

关勇军  梁莱歆 《软科学》2010,24(5)

运用冰山理论并结合高新技术企业自身的特点,构建了高新技术企业盈利能力的评价模型;以浙江省2008年上市公司中的高新技术企业为样本,结合主成分分析法对这些企业的盈利能力进行评价;对主成分评价的结果进行聚类分析,提出了高新技术企业盈利能力中存在的几个问题。  相似文献   

Batch process monitoring based on multilevel ICA-PCA   总被引：1，自引：0，他引：1  

Zhi-qiang Ge  Zhi-huan Song 《浙江大学学报(A卷英文版)》2008,9(8):1061-1069

In this paper, we describe a new batch process monitoring method based on multilevel independent component analysis and principal component analysis （MLICA-PCA）. Unlike the conventional multi-way principal component analysis （MPCA） method, MLICA-PCA provides a separated interpretation for multilevel batch process data. Batch process data are partitioned into two levels： the within-batch level and the between-batch level. In each level, the Gaussian and non-Gaussian components of process information can be separately extracted.I^2 T^2 and SPE statistics are individually built and monitored. The new method facilitates fault diagnosis. Since the two variation levels are decomposed, the variables responsible for faults in each level can be identified and interpreted more easily. A case study of the Dupont benchmark process showed that the proposed method was more efficient and interpretable in fault detection and diagnosis, compared to the alternative batch process monitoring method.  相似文献   

Relationship of public preferences and behavior in residential outdoor spaces using analytic hierarchy process and principal component analysis—— a case study of Hangzhou City, China     

SHI Jian-ren ZHAO Xiu-min GE Jian HOKAO Kazunori WANG Zhu 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(8):1372-1385

INTRODUCTION Nowadays, as a large number of residential blocks and college campuses are being constructed nationwide in China, improvement in the quality of residential community becomes a rising issue of city policy and urban planning. Layouts of open spaces in residential areas are predicated on their ability to deliver both a mechanism to maintain the viability of citizens’ outdoor lives and a treatment to alleviate the high-density of urban constructions. What kinds of residential o…  相似文献