基于PCA和SAPSO的船舶风压差神经网络预测模型

为提高船舶风压差的预测精度,使船舶能够更快稳定在计划航线上以保障航行安全,提出一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)法和自适应粒子群优化(self-adaptive particle swarm optimization, SAPSO)算法的船舶风压差神经网络预测模型。该方法采用PCA法对航行数据进行预处理,然后将数据输入由SAPSO算法优化的BP神经网络中,改变以往通过复杂的数学建模计算风压差的方法,提高预测的时效性和准确性。利用实船数据对模型进行船舶风压差的实时预测仿真,结果验证了该预测模型具有较高的可靠性。     

浅议主变差动保护误动的成因及解决办法

介绍了主变差动保护原理,从新建变电站、运行中变电站、改造变电站三个方面进行说明分析了主变差动保护误动的成因。并提出了相应的解决办法。     

主成分在企业成长性分析中的应用

利用主成分分析方法对中小企业版上市公司的成长性进行评价和分析,并建立相应的评价指标体系,结果表明主成分分析方法评估的合理性,然后根据主成分分析方法本身的缺陷提出了一种酶进模型,采用等级相关方法进行预处理后再作主成分分析,并建立综合评价的指标体系,研究结果表明评估比较合理,能够客观上反映股票的成长性。     

振动状态监测及故障诊断系统在大功率风机上的应用

以本钢265m^2烧结机主抽风机为例,介绍了振动状态监测及故障诊断系统在大功率风机上的实际应用及运行特点。     

高职院校实践课堂教学质量评价研究

运用主成分分析与聚类分析相结合的方法对高职院校教师的实践教学质量进行评价,具体操作步骤为:构建评价指标体系,并在学生评教的基础上,利用主成分分析法对测评数据进行数学处理,求得第一、第二主成分和综合因子的得分,进行排序,采用系统聚类法中的离差平方和法对教师的实践教学质量进行定性评价,确定其所属等级.结果表明,将定量分析与定性评价相结合,对实践教学质量实现科学、合理的评定,可为教学管理部门加强和改进师资队伍建设提供决策依据.     

报纸新闻导语中受事作主语的"被"字句分析

本文对报纸新闻导语中受事作主语的"被"字句的结构特点和语义语用特点进行了分析.报纸新闻导语中受事作主语的"被"字句的谓语中心可以由光杆动词充当,一般不由"动词+了/着/过"直接充当,表义仍然是以表达不如意、不愉快为主.     

基于2DPCA和改进的LDA算法的人脸识别技术

为提高人脸识别的准确率,缩短图像特征提取的时间,提出了一种将二维主成分分析（简称2DPCA）与改进的线性鉴别分析（简称LDA）相结合的人脸识别方法。该法首先以图像矩阵为分析对象,直接利用原始图像矩阵构造图像的协方差矩阵。以进行特征提取和2DPCA分析;再采用改进的线性鉴别分析。得到最佳的分类特征,从理论上有效解决了传统的线性鉴别分析在人脸识别中存在的“边缘类”问题：最后．在ORL人脸库上检验了该识别方法的性能。实验结果表明,该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力。     

基于SOA的英语学习平台的研究与设计

SOA技术为软件设计与开发带了一场新的革命,实现了从软件工程学到软件体系构架学的跨越。如何快速的将这一新技术应用于教育软件中提高教学质量是很多教育工作者的心愿。通过研究,本文给出一种基于SOA的英语学习平台的设计模型,并在实践中成功应用了这一模型。     

主方语言与客方语言的转换过程——兼谈高校学报论文标题英译中存在的问题

翻译是一种转换活动,即传输信息的内容,改变信息的形式。因此必须准确把主方语言转换为客方语言,并进行通顺表达。近年来,全国部分高校学报论文标题的英译中存在的问题比较突出,颇具代表性。因而就要通过对相关例句进行分析、改译和校正。     

西部地区装备制造业国内竞争力比较研究

由于主成分分析是一种实用的多元统计分析方法,能消除样本指标之间的相关性,在保持样本主要信息的前提下,提取少量具有代表性的主成分。因此,文章对装备制造业7个大行业19项主要经济指标进行主成分分析,并对其分析结果进行汇总和比较研究,找出西部具有比较优势的大行业。