山东省水资源承载力分析

根据水资源承载力评价体系和《中国统计年鉴》《山东省统计年鉴》《山东省水资源公报》的数据,运用主成分分析和聚类分析对山东省水资源承载力进行时间和空间的动态分析,提取影响山东省水资源承载力的驱动因子,综合评价山东省水资源承载力的年际变化趋势及省内各市的空间地区差异,并提出实施提升水资源承载力的措施.     

基于统计年鉴数据的区域学前教育环境承载力分析

基于2022年广州市统计年鉴数据,采用主成分分析法,从驱力、压力、状态、影响、响应五个方面对广州市学前教育环境承载力进行实证分析。结果显示,广州市学前教育环境承载力的驱力、压力、状态、响应水平较高,影响水平较低;11个区学前教育环境承载力存在较大差异。建议统筹做好人员和资源的动态监测和预判警示,加快响应速度;持续加大经费投入,公平精准配置学前教育环境资源;提高区域环境系统调节能力和响应水平,因地制宜均衡发展。     

基于主成分分析法的学习成绩评价与分析

学习成绩评价是大学教学管理的重要问题,为使成绩评价更具科学性、客观性和合理性,通过应用主成分分析法进行综合评价与分析,能够客观反映学生的实际特征,并为教学研究和学生管理提供科学依据.     

基于主成分分析的商洛房地产发展状况研究

根据房地产泡沫指标的选取原则,结合商洛市房地产的实际发展状况,选取了供给指标、需求指标、价格指标三大类指标作为原始指标。选用主成分分析对商洛市2006--2012年房地产的泡沫指标进行降维处理,确定了商洛市综合泡沫指数函数,实证分析了商洛市历年来房地产的泡沫程度。研究发现,虽然商洛市房地产在个别年份出现了泡沫,但房地产市场整体运行平稳。     

基于主成分分析的初中生数学成绩综合评价

传统初中生数学成绩评价存在很多问题,本文应用主成分分析方法进行了客观的分析,结合实例应用,结果表明该方法可行.     

基于主成分分析法的游客满意度评价研究

以红色旅游圣地遵义会址为例,研究了游客在此旅游的满意度。运用主成分分析法对遵义会址的游客满意度进行分析,得出影响遵义会址游客满意度的指标权重,并在此基础上提出了提高游客满意度的针对性对策,包括:创新产品和服务项目,深化景区的红色氛围建设;完善景区的基础设施建设,提高景区可进入性;完善景区解说系统,提高景区服务水平。     

基于主成分分析的中小微企业信贷风险评估模型

针对中小微企业信贷风险量化分析的问题,首先,通过对中小微企业的发票信息进行提取,选取影响企业信贷风险的8个评估指标：企业总利润、月平均收益增长率、企业业务量、进项发票总金额、销项发票总金额、无效发票占比、信誉评级、违约情况,构建企业信贷风险评估指标体系;其次,利用这些指标进行主成分分析,建立主成分综合评价模型,得到每个企业的信贷风险值,并验证了主成分分析用于中小微企业信贷风险评估的有效性。     

中国移动支付区域环境质量分析--基于主成分分析法

介绍了移动支付的概念及我国移动支付产业的发展现状,在设置移动支付区域环境质量概念的基础上,构建了一个由移动支付的互联网业态及社会经济中的多个指标共同组成的综合评价体系.借助主成分分析(PCA)模型,比较了全国31个省市及自治区的移动支付区域环境质量现状.分析了目前我国各省市及自治区移动支付发展中存在的问题,提出促进区域移动支付产业发展的对策.     

基于主成分分析法的高职院校规模效益研究

高等职业教育是一项多投入、多产出的复杂系统,在探讨研究高等职业院校规模效益时,同样面临多种因素的影响。文章结合高职院校规模效益研究要素,利用主成分分析法对高职院校的产出效益进行研究,在高职院校规模效益研究方面做了有益的探析。     

基于主分量分析的数字水印

1　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　Ｗｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｍｕｌｔｉｍｅｄｉａｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ,ｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｆｏｒｍｓｏｆａｕｄｉｏ,ｖｉｄｅｏａｎｄｓｔｉｌｌｉｍａｇｅｈａｓｂｅｃｏｍｅｗｉｄｅｓｐｒｅａｄ.Ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｄａｔａｐｉｒａｃｙａｎｄｃｏｐｙｒｉｇｈｔｂｒｅａｃｈｉｓａｍａｊｏｒｃｏｎｃｅｒｎｗｈｅｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｏｖｅｒｎｅｔｗ…     

基于主成分和聚类分析的国内房地产发展评价

运用主成分和聚类分析的方法,对2009年全国31个省、直辖市的房地产发展情况进行了分析,结果表明:不同区域的房地产市场发展差异明显,而同一地区不同省份的发展情况也不尽相同.     

Time series of EIT measurements and images during lung ventilation based on principal component analysis

The aim of this paper is to propose a useful method for exploring regional ventilation and perfusion in the chest and also separation of pulmonary and cardiac changes.The approach is based on estimating both electrical impedance tomography(EIT) measurements and reconstructed images by means of principal component analysis(PCA).In the experiments in vivo,43 cycles of heart-beat rhythm could be detected by PCA when the volunteer held breath;9 breathing cycles and 50 heart-beat cycles could be detected by PCA ...     

主成分分析法评价小东江茂名段的水环境质量

本文简要介绍了主成份分析法的基本原理和操作方法。并利用此法对小东江流域茂名市区段的水环境进行环境质量评价,所得结果与实际情况相符合。     

改进的人脸识别主分量分析算法

在应用于人脸识别领域的主分量分析(PCA)算法中,为了降低与外界光照变化相关的特征向量对提取特征的影响,提出了一种改进的主分量分析(MPCA)算法,利用相对应的标准方差对提取的特征矢量元素进行归一化处理.采用耶鲁大学的2个人脸数据库(Yale face database和Yaleface database B)进行了验证,实验结果表明,对于正面人脸和具有小角度姿态变化情况下的人脸,提出方法的性能优于传统的PCA和LDA(线性判别分析)算法,而运算量和PCA算法相同,大大低于LDA算法.     

基于主成分分析的高职学生核心竞争力指标研究

运用主成分分析、权重分析的方法对高职大学生核心竞争力的调查数据进行分析,结果表明:职业基础能力、职业核心能力、身心素质和职业素养是高职学生核心竞争力的构成要素,其权重由高到低依次为职业核心能力、身心素质、职业基础能力和职业素养。     

基于主成分分析法和AHP的河北省综合竞争力评价研究

运用系统分析的方法构建了河北省综合竞争力评估指标体系与评价模型,并在此基础上,综合运用主成分分析法与层次分析法,对属于中观层面的河北省综合竞争力进行了更加细化的评价剖析,拟对提升河北省竞争力、确定经济发展思路和制定合理的发展战略提供决策依据。     

基于非负主成分分析的低维光谱色彩空间表示法(英文)

针对采用主成分分析法进行多光谱数据降维会使重构光谱反射比出现负值的问题, 提出一种非负约束主成分分析法, 并用该法构造低维空间, 实现高维多光谱数据向低维空间的转换. 首先分析主成分分析法产生非光谱数据的原因, 据此对经典主成分分析模型增加非负约束; 然后求出一组线性无关的非负主成分权向量, 用该组向量构造低维空间; 最后用非线性优化技术确定高维数据在该低维空间中的投影值, 实现了高维空间与低维空间的相互转换. 实验结果表明, 新方法能使重构光谱数据在[0, 1]内, 保持了光谱反射比的物理意义, 同时所构造低维空间的精度能与经典主成分分析法保持一致.     

Statistical process monitoring based on improved principal component analysis and its application to chemical processes

In this paper, a novel criterion is proposed to determine the retained principal components (PCs) that capture the dominant variability of online monitored data. The variations of PCs were calculated according to their mean and covariance changes between the modeling sample and the online monitored data. The retained PCs containing dominant variations were selected and defined as correlative PCs (CPCs). The new Hotelling’s T ² statistic based on CPCs was then employed to monitor the process. Case studies on the simulated continuous stirred tank reactor and the well-known Tennessee Eastman process demonstrated the feasibility and effectiveness of the CPCs-based fault detection methods.