基于核主成分分析的人脸识别

核主成分分析方法是主成分分析的改进算法,其采用非线性方法提取主成分.把核主成分分析应用到人脸识别中,利用核主成分分析方法选择合适的核函数在高维空间提取人脸图像的主成分.核主成分分析与传统主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征.基于ORL人脸库,识别核主成分分析提取出的主成分的相关性系数.实验结果表明,核主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析更好的识别性能,正确识别率为92.5%.     

基于主成分分析和递归神经网络的短期股票指数预测

运用递归神经网络,并结合主成分分析方法建立基于主成分分析的递归神经网络(PCA-RNN)预测模型.实验采用玉米股票价格指数,首先,利用主成分法对玉米指数的多个指标进行特征提取,然后利用提取的主成分建立3种神经网络模型,并对开盘价进行预测,最后与ARIMA模型进行比较分析.结果表明PCA-RNN模型取得了较好的效果,更加适用于股票价格的短期预测,可以为决策者提供一定的参考.     

基于MSPCA的汽油机失火故障诊断

失火会导致汽油机性能下降,排放恶化.失火故障影响因素众多难以准确建立数学模型.本文利用多尺度主成分分析法提取气缸振动信号检测失火故障,对HQ492汽油机进行失火故障实验测试,通过小波变化和主成分分析对提取信号进行重构作为诊断失火故障的特征信号.试验结果表明:利用多尺度主成分分析可以快速准确诊断失火故障.     

基于主成分判别分析的全国主要城市空气质量评价

空气质量在国际上已是重点控制对象,利用主成分方法对影响各个城市的空气质量的指标进行分析,得出影响空气质量的主要因素.然后选取主成分进行费希尔(Fisher)判别分析,建立主成分的费希尔判别分析模型,对城市的空气质量进行判别,再利用判别式分别对重庆、成都、昆明、宝鸡4个城市的空气质量类别进行预测.     

区域经济社会发展综合评价与预测

针对主成分分析(PCA)在多指标综合评价中非线性分析上的不足,提出了综合评价的核主成分分析(KPCA)方法.利用核函数将原空间映射到高维特征空间,在高维空间进行线性主成分分析;通过对核参数的适当选取,可使得最大特征值的贡献率达到或接近85%,避免了多个主成分的不同组合而导致评价结果不一致.在此基础上,利用最小二乘法建立核主成分回归方程--KPCR,并将其应用于区域经济社会发展综合评价与预测.     

脑卒中发病环境因素的定量分析模型

利用提供的数据,在合理假设前提下,给出了脑卒中发病环境因素分析模型.首先采用主成分分析法建立模型,得出影响脑卒中发病的三个因素中,第一类主成分是气温和气压,第二类主成分是相对湿度.其次利用回归分析法得到回归方程,并利用部分数据进行检验.     

高校人文社会学科科研实力综合评价研究——基于核主成分分析和实证研究法

收集了2013年31个省市自治区部分高校有关人文社会学科科研方面的相关数据,利用核主成分分析法和实证研究法对科研实力进行综合评价.针对主成分分析在权重系数确定和信息提取等方面存在的问题,利用核主成分分析(KPCA)探究了数据的非线性关系并提高第一主成分贡献率;采用"主观化"改造的思路,提出增加重要性权等观点,构建了实证研究模型;给出了核主成分分析与实证研究相结合的理实综合分析模型对高校人文社会学科科研实力进行综合评价.     

兵团农业总产值的回归分析

首先利用经典线性回归分析对影响兵团各师农业总产值的几个因素进行分析,通过分析发现回归结果不尽合理.因此先对各师数据进行主成分分析,然后再利用农业总产值关于各个因素的主成分进行回归.得出了满意的结果.     

主成分logistic回归分析在底板突水预测中的应用

为对矿井底板突水进行预测,采用结合主成分分析法和logistic回归分析法的分析模型.利用主成分分析法对突水主控因素进行降维处理得到主成分,并计算出主成分在样本中的得分值;应用logistic回归分析法对确定好的主成分得分值进行logistic回归分析;把主成分转变回底板突水各主控因素,得到矿井各主控因素对于底板突水影响的回归模型.研究结果表明:可见模型的拟合优度很好,正确率达到90%以上;主成分logistic回归分析在底板突水预测中的应用是可行的.     

基于主成分聚类分析的贵州农业产业化龙头企业综合评价

运用主成分聚类分析法对贵州农业产业化龙头企业进行综合评价并分类.构建贵州农业产业化龙头企业评价指标体系,利用主成分分析能够剔除多指标间存在相关性及信息重叠的特点,对贵州农业产化龙头企业综合实力进行评价,再利用新得到具有代表性的综合主成分指标代替原来较多的评价指标,对贵州龙头企业进行聚类分析.所得结论与现实相符合,为发展贵州龙头企业提供参考依据.     

辽宁省各城市经济发展水平综合评价

试用主成分分析法,选取八项主要经济指标,利用SAS统计软件对辽宁省14个城市的经济发展情况作出综合评价,评价各城市的经济综合实力,并得到相应的排名,同时对排序结果作出进一步分析和探讨.     

一种多指标综合评价中确定指标权重的方法

通过对主成分分析法赋权原理的讨论，提出了如何把主观赋权法融入其中，从而实现了指标定权过程中主客观方法的有机结合，使赋权结果更理想，并以企业经济效益评价为例作了具体应用。     

四川省城市化发展的综合分析

城市化是经济、社会发展的产物，越来越引起广泛的关注．因而，对城市化发展进行客观、综合评价就显得十分必要．传统的城市化水平评价方法，由于存在赋权的主观性等问题，缺乏评价的客观性．选择了由经济发展、人口与社会发展、环境发展为代表的三大类、共17项具体评价指标体系，采用统计分析中的主成分分析方法，从反映城市发展水平的指标体系中提炼出5个主成分来对四川省内18个典型城市的城市化发展给予综合评价，把四川省城市化发展状况划分为5类．找出了各类城市的优势和差距，针对性地提出了四川省城市化发展对策在于各城市找准自己的位置，在城市发展方面扬长避短，充分利用国家和四川省提供的各方面优惠政策，制定相应对策促进其经济、社会、环境的全面发展．     

利用多元分析法评价江苏13地市的农业经济发展水平

选取江苏省13地市农业指标15个,利用SPSS软件对其进行主成分分析、聚类分析,计算各主成分得分,并对各地市进行排名。根据农业经济综合实力排名将13地市分成三个层次,其中第一层次、二层次主要分布在苏北地区,第三层次主要分布在苏南地区,并对其原因进行初步分析,提出合理建议。     

龙岩县域经济竞争力实证分析

县域经济反映了一个地区经济发展水平高低,通过对龙岩市各县市进行主成分分析和聚类分析,将龙岩县域经济分为三类,并依据其各县经济竞争水平提出对策.     

基于因子-聚类分析的陕西省区域城市化水平综合研究

传统的城市化水平评价方法,由于存在赋权的主观性等问题,缺乏评价的客观性.选取人口、经济、社会文化和地域景观为代表的4大类,共18项具体评价指标体系,采用统计分析中的因子分析和聚类分析方法,从反映城市发展水平的指标体系中提炼出4个主成分对陕西省10个地级城市及杨凌示范区的城市化发展给予综合评价.结果表明,陕西省城市化发展状况分为4种类型.据此分析了各类城市的优劣势与问题,提出加速陕西省区域城市化发展的途径在于各城市找准自己的位置,扬长避短,制定相应对策促进城市经济、社会、环境的全面发展.     

我国东部城市经济发展水平的综合测算与评价

目前对我国城市经济发展水平差异研究多数是定性描述,缺乏必要的定量研究.选取我国东部17个城市的10项指标,试用主成分分析法,利用SPSS统计软件对其经济发展水平进行综合测算,确定了两个主成分,计算出各主成分的得分和城市经济水平的综合得分,从而得到我国东部17个主要城市经济发展水平的排序,并对排序结果作进一步的分析和探讨.     

基于二代Curvelet和PCA变换的遥感影像融合

提出了一种基于二代Curvelet变换和PCA变换的图像融合方法.首先对低分辨率多光谱图像进行PCA变换得到各个主成分,然后对高分辨率图像和低分辨率图像的前三个主分量进行Curvelet变换,并进行系数调整实现融合.最终得到PCA反变换后的融合图像.经实验结果表明,该方法有效,优于传统的融合方法.     

城市土地利用时空结构演变的驱动力研究

以广州市海珠区近¨年来与城市土地利用有关的社会经济统计数据为依据,在GIS分析基础上利用主成分分析方法,分析该区土地利用变化的总体趋势和驱动因子,找出一些具有代表性的、不改变系统基本规律的主要因素进行分析,以达到利用少数变量来分析整个系统目的.分析结果表明:影响该区土地利用的主要因素为经济发展动态因素和社会系统因素.     

山东省绿色经济发展的空间聚类分析

论文将主成分分析、空间自相关算法及两维图论聚类算法有机结合,探索建立区域绿色经济的综合评价模型.在建立区域绿色经济评价指标体系的基础上,利用主成分分析对区域绿色经济发展情况进行综合评价,并依据评价结果进行绿色经济竞争优势评价和空间自相关分析;最后,将绿色经济得分与局部Moran’s I指数作为观察值,采用两维图论聚类法对其进行空间聚类分析.结果表明,对山东省绿色经济发展采用定量分析与定性分析相结合的分析方法,探索具有空间内涵的绿色经济评价模型是可行的,弥补了过去定性分析绿色经济的不足,能够客观系统地反映区域的绿色经济发展水平,将有助于决策者科学制定区域绿色经济发展战略,从宏观角度综合地发展区域绿色经济,使其发展构成网络系统.