基于核典型相关分析的教学资源推荐算法

为了提高在线学习平台教学资源推荐的有效性,通过数据挖掘方法对OBE教学资源进行特征提取,分别生成教学资源和用户个性推荐库,采用核典型相关分析算法对教学资源特征和用户个性特征进行分析,选择相关系数高的教学资源推荐给用户.实例仿真证明,相比于常用的教学资源推荐算法,本文算法的准确度更高,推荐资源更精准.     

典型相关分析在图像匹配技术中的应用研究

典型相关分析是多元统计分析的一个重要研究课题,它借助主成分的思想,用少数几对综合变量来反映两组变量间的线性相关性质.文章采用典型相关分析方法,对相邻图像进行匹配拼接,确定出合适的拼接点,并选用不同场景的图像进行试验,取得了较好的结果.     

典型相关分析的基本思想和方法步骤

典型性相关分析在相关分析中有其独特的作用,在实际应用中十分广泛,本文介绍了典型相关分析的基本思想和方法步骤。     

基于改进典型相关分析的混沌时间序列预测

典型相关分析是目前常用的研究两个变量集间相关性的统计方法.针对线性典型相关分析法不能揭示变量间非线性关系,因而不适用于混沌系统等问题,将核典型相关分析与径向基函数神经网络相结合,提出了一种改进的核典型相关分析方法以解决映射空间样本未知及逆矩阵求解困难等问题.首先利用两个径向基函数神经网络,通过训练使两个网络输出之间的相关系数达到最大,可同时得到两组典型相关变量.然后建立预测模型,对Lorenz混沌方程及大连月气温与降雨二变量混沌时间序列进行仿真,并与传统的线性回归预测方法进行比较,多组仿真结果证明了所述方法的有效性.     

基于局部锐度分布耦合核典型相关分析的图像匹配算法

提出了基于局部锐度分布耦合核典型相关分析的图像匹配算法.首先引入Forstner算子对特征点进行精确提取;随后计算每个特征点对应的锐度值,从而构造局部锐度分布模型,生成低维度的特征描述子;接着引入归一化互相匹配策略(Normalized Cross Correlation,NCC),完成特征点的匹配,增强算法的鲁棒性;最后基于核典型相关分析(Kernel Canonical Correlation Analysis,KCCA)技术,建立归一化距离函数,对匹配特征点进行提纯,剔除误匹配点.仿真实验结果表明:与当前图像匹配算法相比,本文算法不仅具有较高的匹配精度及较强的鲁棒性,而且还具有较高的匹配效率.     

入境游客特征与我国旅游服务质量评价体系的典型相关分析

对入境游客特征与我国旅游服务质量评价体系之间的相关性研究。有利于提高我国旅游服务质量。根据国家自然科学基金项目组在2004年对我国6大旅游热点城市的入境游客抽样调查资料,选取游客的受教育程度、年收入、年龄为入境游客特征,住宿、餐饮、交通、购物、娱乐、导游服务、邮电通讯为我国旅游服务质量评价体系,运用典型相关分析,对它们之间的相关性进行统计分析。得到入境游客的年收入与我国旅游服务质量评价体系中的住宿和交通是正相关关系,表明经济越发达国家的游客对我国的住宿和交通方面的旅游服务质量评价越好．     

利用特征信息的加权典型相关分析算法

典型相关分析（canonical correlation analysis,CCA）是一种寻求同一对象的2组变量之间最大相关性的多元统计方法,通过线性组合各组特征提取出对应的典型相关特征。但在简单地线性组合各组特征时,传统的CCA并未考虑特征的本征属性信息,无法区分主要特征和次要特征。充分运用特征本身的方差信息和提取后的典型相关信息,提出一种利用特征信息的加权典型相关分析（weighted canonical correlation analysis,WCCA）。一方面,利用方差信息对原始特征进行加权处理,使得原始特征的重要性更加具有区分度;另一方面,利用典型相关性对提取后的特征进行加权处理,既进一步增强了特征的主次关系,又保留了小相关性的特征信息。综合这2方面的特征信息,WCCA提取后的特征在分类和识别上更具有表现力。在ORL和AR人脸数据库以及对象识别数据库COIL20上的实验结果验证了该方法的有效性。     

张量典型相关分析

针对典型相关分析用于图像特征融合时,不仅消耗大量时间,且常常产生协方差阵奇异的问题,提出了一种快速算法.该算法将图像看作张量空间RM(×)RN中的二阶张量,建立方差和协方差,根据准则函数进行相关投影分析,将图像矩阵投影到2个向量空间的张量积空间.图像识别实验结果表明,该算法不仅提高了计算效率,而且能取得更高的识别率.     

基于CCA的增强线性鉴别分析

为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征，得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集，提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法．利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征，根据典型相关分析对这两组特征进行融合，获得更具鉴别力的典型鉴别特征．经过ORL标准人脸库实验，验证了所提算法的有效性．     

基于CCA的增强线性鉴别分析

为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法.利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征,根据典型相关分析对这两组特征进行融合,获得更具鉴别力的典型鉴别特征.经过ORL标准人脸库实验,验证了所提算法的有效性.     

中国农业产出水平的影响因素分析

采用典型相关分析法,选取农业总产出、农业劳动生产率和农业总产出增长率做为体现农业产出水平的三个指标,以农林牧渔业劳动力数量、农业机械总动力、农村用电量、有效灌溉面积、农作物总播种面积、化肥施用量（折纯量）和农民劳动力文化程度等影响农业生产水平的投入要素为指标,构建农业投入产出的典型相关模型,定量分析我国农业产出水平与生产要素投入之间的相关程度.结果表明,农业产出水平主要由农业劳动生产率和农林牧渔业总产出反映,而农业机械化程度、农业电力化程度、农业生产资料投入以及农民劳动力文化程度等农业生产投入要素是影响农业产出水平的重要因素.因此,加快推进农业机械化和电气化,加强农民劳动力的科学文化教育,将是提高农业产出水平和促进农业现代化的有效途径.     

典型相关分析在量表效标效度考核中的作用

探讨典型相关分析在新编量表效标效度评价中的作用.以乙型肝炎患者生存质量测定量表(QOL-HBV)为目标量表,SF-36量表为效标量表,用积差相关分析和典型相关分析两种方法评价量表的效标效度.结果表明,QOL-HBV量表的SF维度与SF-36量表中的除VT外的各维度具有相关性,但与MH维度的值小于0.4.在典型相关分析中得到SF-36量表的第一对典型变量主要反映PF、RP、BP、GH、SF和RE等6个维度,QOL-HBV量表的第一对典型变量主要反映SF、M F和PF等3个维度.典型相关分析能够得到和简单相关分析一样的结论,但比简单相关分析提示更多的信息.     

人的生理指标与运动能力的典型相关分析

运用多元统计分析中的典型相关分析方法，借助于DPS数据处理系统对接受测试的20名成员的测试数据进行了分析，给出了人的体质与运动能力之间的关系．     

典型相关分析在银行资本结构与收益产出分析中的应用

对银行资本结构与收益产出之间的相关性研究，有利于提高银行业的收益．从银行业资本结构与收益产出关系的角度出发，利用典型相关分析，研究资本结构对收益产出的影响，结果表明，资本结构与收益产出之间存在显著的相关关系，改善银行业的资本结构势在必行．     

水稻叶型特征与产量的典型相关分析

对12个水稻品种生理成熟期的产量和叶型特征进行典型相关分析,结果表明：产量与叶型特征各性状的典型相关系数均达显著或极显著水平。剑叶宽、短、直和叶基夹角小;倒二叶厚、直、叶鞘长;倒三叶长、直、窄、厚、叶鞘较短和叶基夹角较大的株型对产量的提高有利。     

基于典型相关分析的GRNN大跨度连续梁桥施工参数识别

基于典型相关分析和GRNN理论,建立大跨度连续梁桥施工参数识别方法。以某桥梁的施工控制为工程背景,对该参数识别方法进行应用分析。参数典型相关分析得出影响桥梁施工线形和应力的关键设计参数;模拟实际施工中的参数误差,采用GRNN算法进行主要参数识别,识别结果证明了该参数识别方法的可行性。该参数识别方法为该工程的施工控制建立了一定的技术保障。     

典型相关系数与最佳线性无偏估计

利用随机向量间典型相关系数的个数,刻画了在一般Guass Markov模型下的Xβ的最佳线性无偏估计,并讨论了稳健性问题.