主成份投影法在油气钻井技术评价中的应用

油气钻井技术的评价对于科学合理地制定我国石油工业科技发展战略具有重要意义。针对油气钻井技术的特点,建立了油气钻井技术评价指标体系。指标权重的确定采用权值因子判断法,该方法计算简单、实用。应用多指标评价的新方法—主成份投影法对14项油气钻井技术进行了评价。应用结果表明,该方法是合理的。     

点化Fuzzy正则半群

以基本Ｆｕｚｚｙ点为基础,引入了Ｆｕｚｚｙ（内）正则半群,Ｆｕｚｚｙ左（右）正则半群等概念,讨论了Ｆｕｚｚｙ（内）正则半群中Ｆｕｚｚｙ理想的一些代数性质,进一步刻化了Ｆｕｚｚｙ（内）正则半群。     

化工数据预处理及其在建模中的应用

对化工数据预处理问题进行了研究,阐述了化工数据智能建模中辅助变量选择、数据采集、数据校正、输入数据降维等各种数据预处理的思路与方法。仿真实验表明:对数据进行有效的预处理,可以改善模型的精确度。     

主成份投影法在油气钻井技术评价中的应用

油气钻井技术的评价对于科学合理地制定我国石油工业科技发展战略具有重要意义。针对油气钻井技术的特点,建立了油气钻井技术评价指标体系。指标权重的确定采用权值因子判断法,该方法计算简单、实用。应用多指标评价的新方法—主成份投影法对14项油气钻井技术进行了评价。应用结果表明,该方法是合理的。     

转型期我国农村社区建设问题研究

在社会转型期,随着社会建设快速发展和城镇化进程的加快,农村社区建设面临各种挑战:社区规划科学性不强,农民群众参与性低,基础设施不健全,缺乏产业支撑,养老体系亟待完善等。对我国社区建设中的问题进行分析的基础上,有针对性地提出:充分发挥农民的主体作用,加强社区管理队伍建设,加大社区建设的投入力度。     

主成分分析与BP网络组合的大坝变形预报

将主成分分析与BP神经网络相结合应用到大坝变形影响因子的优化中,建立大坝变形预测模型.可以有效地降低输入因子的维数,减小因子之间相关性的影响,简化网络结构,降低网络训练难度,提高预测的稳定性及精度,提升BP网络训练的效率,解决由影响因子内部相关性而需引入大量因子的问题.通过实验结果对比表明,主成分分析与BP网络相结合的...     

基于PCA的BP神经网络股票预测研究

股票市场是国民经济发展变化的"晴雨表",股票价格的涨跌也是政治、经济、社会等诸多因素的综合反映.近几年来,神经网络取得较大发展已经成为热点研究并在各个领域中得到应用.文章基于主成分分析和BP神经网络,以中国石化100天股票历史技术指标数据作为训练样本对收盘价进行预测,20天数据进行检验,并通过图像仿真拟合来验证神经网络股票预测的可行性和准确性.     

康有为对西方文明的判断和对传统理想的阐释

在西方文明对中国进行强势冲击的背景下,康有为以进化论的历史观对西方资本主义进行判断,从人类文明发展趋势上重新阐释传统大同理想,把对理想社会的追求从歌颂过去转化为面向未来,并使之成为中国人接受社会主义的文化资源,为现代化的社会主义制度选择打下了基础。从传统理想创新的角度认识中国人接受社会主义的文化前提,对于认识中国走社会主义道路的历史必然性具有重要意义。     

基于PCA和BP网络的液压油缸内泄漏故障诊断

针对液压油缸内泄漏故障诊断时,由于提取的时域参数过多,导致诊断速度慢、实时性差等问题,提出基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的诊断方法.该诊断方法是:首先提取压力信号的时域参数作为初始特征,然后利用PCA方法将高维初始特征空间压缩到低维最终特征空间,并将得到的最终特征输入到BP神经网络进行故障模式识别.研究结果表明:该诊断方法在满足故障检测识别率的同时提高了诊断速度,为液压油缸内泄漏的故障诊断提供了一种实用方法.     

三峡库区青蒿种植基地的主成分分析

在自然牛长条件下,选取三峡库区44个青蒿生长地点,对影响青蒿花蕾青蒿素含量的相关因素进行主成分分析.结果表明:前3个主成分累计百分率为89.258 6%,可以用来表述影响花蕾青蒿素含量相关因素的全部信息.主成分1为青蒿的阳光土壤因子,主成分2为青蒿的立体气候因子,主成分3为青蒿的生物量因子.将44个青蒿生长地点分为4类,根据青蒿索种植需要进行集中选择,筛选出阳光土壤因子和立体气候因子最佳的青蒿种植地点为三峡库区的酉阳县和秀山县,与目前三峡库区青蒿原料的实际采集地点吻合.