基于判别分析模型的企业信贷风险评估研究

本文首先运用主成分分析法对多个企业还贷影响指标投影降维,然后对所得主成分对现行商业银行面临的主要企业信用风险进行判别分析,建立了一个Fisher违约判别分析模型,对样本企业进行判别,对银行分析企业信用有一定的指导意义。     

基于PCA-LVQ神经网络的教学质量评价模型研究

为了进一步提高教学质量评价准确率,提出一种基于主成分分析(PCA)和学习矢量量化神经网络(LVQ)相结合的教学质量评价模型.使用层次分析法(AHP)建立教学质量评价体系,再用主成分分析提取初始评价指标体系的特征信息,将经过降维处理后的特征信息输入到LVQ神经网络,并对网络模型进行训练和泛化能力测试.实验结果表明,与单一的LVQ和BP神经网络相比,PCA-LVQ网络模型的结构更为简化,学习能力更强,收敛速度更快,评价准确率更高且泛化能力强.     

基于PCA-FNN的油井注水效果预测研究

针对油田上注水有效周期不确定的问题,提出一种用于预测注水有效周期的混合主成分分析与模糊神经网络相结合的数值方法。该方法使用主成分分析对油井注水统计数据进行降维处理,应用模糊神经网络对降维后的数据进行训练和测试。使用某油田116口油井的注水数据检验提出模型的正确性,结果表明,用其预测的注水有效周期平均绝对误差与相对误差分别为1.97个月和10.75%,预测精度高于未经过主成分分析处理的模糊神经网络方法和多元线性回归方法。可以用于油井注水效果分析与工程人员的决策优化。     

基于主成分分析和ART2网络的车辆波形分类

利用环形线圈车辆检测器,对不同车辆经过环形线圈时产生电磁感应数据进行采集,再对这些维数较大的车辆感应数据,运用主成分分析法对其降维处理,以减少ART2神经网络输入维数,便于对这些数据进一步分类. 通过实验研究可知,这种主成分分析与ART2神经网络相结合的分类方法,使数据通过降维处理,并减少网络的输入维数,不仅大大简化了网络结构,还明显提高了分类的准确性、快速性,加快了网络的学习速率,而且从分类效果上看,也具有很好的正确率.     

基于主成分分析与BP神经网络相结合的机床主轴热漂移误差建模

为提高数控机床热误差模型的预测精度,提出了将主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差的建模和预测方法.使用主成分分析法对多个温度变量进行降维处理或重新组合,将处理后所得较少的主成分变量作为样本输入BP神经网络进行训练而得到主轴热漂移误差模型,并与经过测点优化后以关键点温度作为输入的BP神经网络模型进行对比分析.结果表明：基于主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差模型的拟合精度较高,残差较小;由于BP神经网络的输入变量较少而使所提出的模型训练速度快、迭代次数少.     

基于主成分分析的特征简化

特征评选与简化是模式识别研究中至关重要的任务。本文介绍了降维映射的主成分分析特征评选与简化方法,提出了以神经网络实现主成分分析的结构和算法,为模式识别特征简化提供了一条有效途径。     

结合主元成分分析的受限玻耳兹曼机神经网络的降维方法

介绍一种能够有效地获取数据本质的基于受限玻耳兹曼机(RBM)神经网络的降维(RBMNNBDR)方法,并结合主元成分分析法(PCA),提出了一种新颖的复合特征降维方法,即PCA-RBMNNBDR.结合人脸研究的几个应用示例,通过实验对PCA-RBMNNBDR、RBMNNBDR和线性判别式分析(LDA)方法进行比较.结果表明,PCA-RBMNNBDR方法在人脸图像降维和分类方面有更好的效果,其分类正确率高于RBMNNBDR和LDA方法.     

基于KPCA和BiLSTM的分解炉出口温度预测

水泥生产过程中，分解炉出口温度是非常重要的工艺参数，为了应对出口温度变量的多样性，文章提出一种核主成分分析(kernel principal component analysis, KPCA)与双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)神经网络相结合的温度预测组合模型用来预测分解炉的出口温度。通过KPCA筛选出影响因素的主成分从而达到数据降维目的，将降维后的主成分作为BiLSTM神经网络的输入，分解炉出口温度作为BiLSTM神经网络的输出。经BiLSTM神经网络训练，得到分解炉出口温度预测模型。通过对比验证表明，使用KPCA-BiLSTM相结合的温度预测模型具有较好的预测精度。     

基于线性降维技术和BP神经网络的热红外人脸图像识别

结合线性降维技术与BP神经网络对热红外人脸图像进行了识别研究.首先利用主成分分析和线性判别分析对热红外人脸图像进行图像降维及特征提取,然后将提取出的热红外人脸图像特征向量用于BP神经网络的训练,得到一个鲁棒性和容错性较强的分类器,用这个分类器对热红外人脸图像进行分类识别.实验结果表明,由于所提方法在提取便于分类的模式特征基础上,采用神经网络作为分类器代替特征向量间的欧氏距离判别,获得了较高的热红外人脸图像识别率.     

基于主成分分析和Softmax回归模型的人脸识别方法

文章介绍一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和Softmax回归模型相结合的人脸识别方法,该方法通过PCA对整幅图像提取特征,然后将提取的特征经过非线性变换输入到Softmax回归模型中。将主成分提取特征看成是单层神经网络,将它与Softmax回归模型构成的级联结构看作是2层神经网络,在神经网络的训练过程中,主成分的特征向量可以微调。在不同人脸数据库上的实验表明,相比于传统的只用PCA降维的方法,本文方法可达到较高的识别率。     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

A_5的一类12阶子群的构造

由于有限群的Lagrange定理的逆不成立,因此,n较大时要确定n次交代群An的所有子群或对An阶数的每一个正因数,确定是否存在这个阶数的子群是较困难的问题.文章通过对5-循环置换各次方幂的计算及其研究,构造出了A5的5个12阶子集,并证明了每一个子集都是A5的12阶子群,最后对A5的部分阶的子群做了总结.     

“真空的真空”的存在性问题

许多科学家包括诺贝尔奖获得者李政道教授都预言,真空是未来物理学的一个重要研究对象.十七世纪的伽利略时代人们曾讨论过"真空"是否存在的问题.当时的学术界分成两派,一派以帕斯卡为代表,认为真空存在,另一派以笛卡尔为代表,认为真空不存在,最后实验证明"真空存在派"正确.现代研究表明,真空并非一无所有,这样就产生了一个新的问题"排除了真空物质后的空间",即"真空的真空"是否存在.本文探讨了与"真真空"有关的问题,提出了一些观测实验方法,这些方法可以帮助我们最终解答"真真空"的存在性问题.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

圈幂补图的树宽

基于“前沿分支”的观点研究了圈幂补图的树宽，首先确定了它的树宽下界，又给出了达到此下界的标号，从而得到了它的树宽表达式。