基于主成分分析法的国家工程技术研究中心运行评估

运行评价是国家工程技术研究中心过程管理的有效手段。文章应用主成分分析方法,从工程中心规模、 工程化能力和行业作用等方面选取了13 个主要指标,通过使用MATLAB 软件对2003-2010 年国家工程技术研究中心 的总体运行效果进行综合评价。研究表明,工程中心整体运行效果逐年变好,表明经过多年建设国家工程中心已探索 出行之有效的建设模式和发展路径。研究成果对促进工程中心稳定、持续发展具有一定的借鉴意义。     

基于主成分分析评价模型的研究与应用

为解决一个国家或一个区域产业群中不同产业竞争力强弱难以定量分析比较问题,提出建立主成分分析评价模型并编制出相应软件,通过定量方式计算出反映产业竞争力各因素的影响力,从中找出关键因素进行深化分析。将此系统进行实证应用,从而提高决策的科学性和管理的有效性。     

重构电子资源综合评价指标的主成分分析法

从数学角度提出用主成分分析法重新构建电子资源综合评价指标，并分析其可行性。旨在应用能够起重要作用的少数综合指标，较为全面地评价电子资源。     

基于主成分分析的特色数据库的评价

以郑州轻工业学院自建16个特色数据库为对象,基于主成分分析原理,采用SPSS软件分析这16个特色数据库评价指标的合理性和科学性。结果表明,评价指标的选择必须考虑指标间是否具有相关性,同时特色库建设的内容考虑的应该是数据库的覆盖的范围和数量、查准率、查全率、更新频率和使用频率、界面友好和方便程度。最重要的是数据库的建设必须以使用者为导向。     

基于主成分分析法的科技期刊评价方法

针对目前科技期刊评价方法中存在的指标之间相关性问题和指标权重选取问题,提出了基于主成分分析的科技期刊评价方法.该评价方法通过相关系数矩阵的特征向量将评价指标线性变化成彼此独立的主成分,根据主成分累计贡献值确定主成分的取用维数,由主成分方差确定权重.其优点是:可以消除由于指标间的相关性带来的偏差,降低计算维数,从而降低指标选择的难度,提高评价结果的可信度;此外,可以消除人为确定指标权重引起的弊病,使评价结果更具客观性和准确性.     

测定核心期刊的新方法——主成分分析法

本文从数学角度提出用主成分分析法来测定核心期刊,并分析了它的可行性。旨在应用多种指标,较为全面地测定出核心期刊,避免使用单一方法测定所产生的弊端。     

基于主成分分析法对各地区居民消费价格指数的分析

增加消费需求成为促进国民经济平稳较快增长的关键。运用主成分分析对各地区居民消费价格指数的分析,及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势,制定符合我国现阶段情况的国民消费政策,对于提高我国经济增长的速度和质量都有十分重要的意义。     

馆藏核心期刊的综合评价法——主成分分析法

提出用主成分分析法来评价馆藏核心期刊,论述其原理和方法,指出主成分分析法可 科学地确定各指标的权重,判定影响整个评价体系的主要因素,同时指出其不足之处。     

基于主成分分析的中医药科技期刊综合评价

文章采用主成分分析法对中医药科技期刊进行综合评价,研究中医药科技期刊的发展状况。选择《2019版中国科技期刊引证报告（扩刊版）》中的59种中医药科技期刊为综合评价对象,筛选总被引频次、影响因子、即年指标等14种科技期刊计量指标为综合评价指标。主成分分析数据结构合理,提取前4个主成分进行综合评价,并对59种中医药科技期刊综合评价得分进行排名。为了进一步验证综合评价的客观性,选取综合评价排名前五位、后三位,以及综合评价排名较前,但知网复合影响因子较低,或者综合评价排名较后,但知网复合影响因子较高的期刊进行分析。综合评价排名是综合分析而来,并不依赖于某单一指标,指标的均衡性对综合评价结果的影响较大。中医药科技期刊综合评价的结果较为客观、准确,反映了中医药科技期刊的发展现状。     

基于主成分分析的果树学期刊质量综合评价

文章利用主成分分析法,对15种果树学期刊中最具代表性的9种数据进行综合分析,提取出两个主成分,分别定义为影响力指标和引用指标;且获得了果树学科的期刊排名,并与扩展总被引频次、扩展影响因子排序进行比较,确认综合排名结果。本研究可以为果树研究工作者了解果树学科期刊质量提供参考。     

基于主成分回归分析法用电经济分析与预测研究

本文针对油田抽油机用电经济预测问题,以抽油机耗电情况技术指标为研究对象,提出基于因子——主成分回归分析的抽油机耗电技术分析方法,建立了抽油机耗电动态的多元线性回归模型。分析了被选为与抽油机耗电情况相关的参数间存在的多重共线性问题,及该问题对线性回归分析结果造成的影响。提取影响抽油机耗电情况主成分,并以主成分因子为新自变量建立主成分回归方程,消除了多重共线性对回归模型的影响,提高了预测的精度。最后对测试结果进行了比较和验证,表明了方法的有效性。     

基于主成分分析的科学评价维度研究——以PLoS ONE为例

借助主成分分析,以PLoS ONE的Article-Level Metrics为数据源对物理学、化学、社会学、免疫学四学科的科学评价主要维度进行解析。分析表明一维空间的科学评价在覆盖50%信息的同时将损失其余的50%,3个维度才能以80%的精度描述论文的学术影响力,进而将科学评价的3个维度分别命名为引用维、共享维与利用维,从而说明以引用为基础的传统科学评价的片面性,并揭示科学评价的多维构成。     

基于主成分分析的上市公司财务绩效评价——以河南省29家上市公司为例

财务绩效指标为投资者提供了投资决策的数据信息,然而,反应财务绩效的指标众多,需从中找出能够反应众多指标的少数指标。本文采用主成分分析法,从盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力几方面对上市公司的财务绩效指标进行了实证分析。     

基于矩阵分解的主成分分析算法的人脸识别技术

因为人脸图像的特殊性,人脸识别也是模式识别中难度最高的课题之一,此技术要达到完成成熟尚有较大的改进空间.本文通过用矩阵分解MF（matrix factorization）的思想来优化人脸识别的经典算法-主成分分析算法PCA（PrinciPle ComPonent Analysis）,有机地把矩阵分解与降维方法结合在一起,为其他降维方法如LDA提供新的视角.     

基于主成分回归分析法的两栖突击车液压马达故障诊断

液压马达是两栖突击车液压系统中故障发生率较高的元件之一,当马达泄露量达到允许的极限值时,就要进行更换或者大修,通过主成分回归分析,建立了马达泄露量的回归模型,并与偏最小二乘模型进行了相对误差分析,为科学预测液压马达的更换期或大修期提供了依据。     

基于主成分分析和聚类分析的传统报纸微博影响力研究

本文以18家传统报纸媒体的官方微博为研究对象,选取关注数、粉丝数、日均发博数、平均每条转发数、平均每条评论数和平均每条点赞数为指标,通过主成分分析和聚类分析对传统报纸微博影响力进行评价和比较。主成分分析提取了报纸微博影响力评价的两个主成分,即"粉丝互动"和"官微发布"。根据这两个主成分,18家传统报纸媒体的官方微博可划分为强势领先型、官微主导型、粉丝主导型、均衡发展型和全面落后型五类。研究发现,传统报纸微博的影响力水平分布不均衡,影响力偏低的报纸微博较多,影响力较高的报纸微博偏少。     

一种基于主成分和密度的改进型动态数据流聚类算法

本文主要研究了在有限资源约束下的数据流聚类方法.针对海量,高速的数据流,现有聚类方法在有界内存和有界时间的限制下,难以快速有效地进行聚类,设计了一种基于主成分和密度的动态数据流聚类算法,PDStream算法.它采用滑动窗口管理数据流;首先使用主成分模型作为前置系统,它负责对基本窗口内的源数据进行属性转换,起到了降维的作用;然后使用密度聚类模型作为后置系统进行聚类操作;最后对系统中生成的概要数据进行简化的二次聚类并更新聚类簇.通过实验表明,PDStream算法有效克服了STREAM算法使得聚类受控于历史数据的缺点,显现出处理海量数据的优越性以及聚类质量高的特点.     

基于层次分析法的企业知识管理评价模型构建

文章基于企业知识管理能力内涵的分析,利用层次分析法,从近期、中期、远期层次,构建企业知识管理能力评价指标体系,并相应确定权重,形成企业知识管理绩效评价模型,旨在帮助企业发现自身不足,为企业加强知识管理提供参考。参考文献10。     

基于主成分分析的高校图书馆外文数据库绩效评价——以郑州轻工业大学图书馆为例

文章利用引用量、刊物数量、受众学科数量和高质量发文引用量等评价指标,基于主成分分析法对郑州轻工业大学图书馆订购的18个外文电子期刊全文数据库的使用效益、学术效益和保障效益进行了评价,以期为教学、科研及学科建设提供资源保障。