流形学习算法概述

流形学习是一种非监督学习算法,流形学习算法的目的是挖掘嵌入在高维数据空间中的低维光滑流形,本文在论述流形学习算法诞生及研究现状的基础之上,指明流形学习算法的研究重点:流形本征维数估计、有监督学习、样本外学习能力、特殊流形降维,并指出流形学习的研究意义。     

基于主成分分析的居住区停车需求预测研究

在大量调查数据的基础上,通过停车特征参数的分析,提出了影响停车需求的多个因素。对其中的几个主要因素进行主成分分析,剔除权重最小的因素,建立了停车需求与剩余因素之间的预测模型。     

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故障检测与隔离是保证组合导航系统容错性能的重要措施。本文针对车辆导航系统的可靠及安全性需求,分析了组合导航系统的传感器故障特性,建立了包含三个数据通路的车辆组合导航系统容错设计结构,提出了一种基于主成分分析的故障检测与隔离算法。该算法利用数据的相关关系,采用正常条件下的导航历史数据建立统计PCA模型,通过一定的统计量控制限检验新的导航数据样本相对于模型的背离程度实现故障检测,并根据不同数据通路的故障检测结果动态调整导航子系统的有效性因数,从而隔离故障造成的影响。仿真结果表明,该算法实现简单,能够有效实现对组合导航系统故障的检测与隔离。     

基于主成分分析法的MBO激励效应实证研究

通过主主成分分析法对企业绩效进行全面评价,在此基础上对30家上市公司实施MBO的效果进行实证研究,认为MBO促进企业绩效提升的内在机理在我国不能启动,MBO不能显著改善公司业绩.     

基于主成分分析法的城市交通路口相关性分析

根据城市交通流量的特点，提出采用主成分分析法分析城市交通路口的相关性，并给出了相应的的计算模型和算法．作为实例，通过对北京市20个路口交通流量历史数据的分析，获得了路口相关性的分析结果，为实现交通信号灯的智能控制和车辆诱导提供了部分基础数据。     

基于主成分分析的居住区停车需求预测研究

居住区停车需求预测是进行居住区停车规划的关键,也是进行居住区住宅配建停车泊位标准研究的前提.在大量调查数据的基础上,通过停车特征参数的分析,提出了影响停车需求的多个因素.对其中的几个主要因素进行主成分分析,剔除权重最小的因素;最终建立停车需求与剩余因素之间的预测模型.     

高职教师课堂教学质量的评价方法研究

根据高职院校的课堂教学特点,首先构建了具有高职特色的教学质量评价指标体系;然后,利用主成分分析法对评教数据进行数学处理,求得各主成分和综合因子的得分,并对教师的教学质量与师德师表进行量化评价;最后,利用第一、第二主成分的得分聚类图,实现了对教学质量的定性评判。结果表明,主成分分析法提高了教学质量评价的科学性和合理性。     

基于主元分析和色调的彩色图像分割

提出一种基于主元分析和色调的彩色图像分割方法.首先应用主元分析法确定分类数,将彩色图像分成几个区域,然后基于色调特征将区域再划分为若干个子区域,最后根据CIE(L*α,b*)空间的颜色差异合并具有相似颜色的子区域,得到最终的精确分割结果.     

Research on Multi-Parameter Evaluation of Electric Vehicle Power Battery Consistency Based on Principal Component Analysis

Electric vehicle power battery consistency is the key factor affecting the performance of power batteries. it is not scientific to evaluate the consistency of the battery depending on voltage or capacity. In this paper, multi-parameter evaluation method for battery consistency based on principal component analysis is proposed. Firstly, the characteristic parameters of battery consistency are analyzed, the principal component score can be used as the basis for evaluating the consistency of the battery. Then, the function that multi-parameter evaluation of battery consistency is established. Finally, battery balancing strategy based on fuzzy control is developed. The basic principle of fuzzy control is to fuzzy the input quantity based on expert knowledge, and the fuzzy control quantity is obtained by fuzzy control rule. The results are verified by test.     

基于主成分分析法的沥青路面使用性能评价

针对沥青路面使用性能综合评价复杂性、模糊性及缺乏合理评价方法等问题,采用主成分分析法,选取现行规范确定的沥青路面使用性能评价指标,借助Matlab数学工具对沥青路面使用性能进行综合评价;并与已有文献中利用灰色聚类决策评价方法所得结果进行比较。分析表明:主成分分析法用于评价沥青路面使用性能是可行的,而且能客观地反映评价指标对综合评价值影响的强弱,具有特有的优越性。     

主成分分析法在综合评价中的应用

由于许多领域已采用的评价方法在一定程度上受到主客观因素影响，致使评判结果与真实情况产生偏差．采用主成分分析法计算指标权重能克服主观因素的影响，使评价结果更加客观、可靠．文中介绍了主成分分析法原理、优势和计算步骤．最后以某省综合运输体系中的内河运输、铁路和公路进行了实证研究．     

基于主成分和聚类分析的区域道路交通安全综合评价

对我国省级区域的道路交通安全水平进行综合评价和分类,基于道路交通事故死亡与机动化水平等社会经济因素的相关性,构建了8个评价指标,利用主成分分析法将它们综合为3个主成分变量并评价了我国2006年31个省级区域道路交通安全水平;在此基础上,采用K-均值聚类分析法将31个省级区域的道路交通安全水平分为了3类.结果表明,我国省级区域的道路交通安全水平差异明显,社会经济发达地区的道路交通安全水平高于社会经济欠发达的地区.     

主成分分析法在组合无形资产分割评估中的应用

本文运用主成分分析法能够对被评估对象评分、排序的功能,将主成分分析法应用于组合无形资产的分割评估中,确定组合无形资产中各单项无形资产的权重,进而正确界定其价值。     

基于加权主成分分析的中国上市公司的综合评价

基于主成分分析法建立了加权主成分分析法数学模型;运用加权主成分分析对中国上市公司进行综合评价,并通过选取2015年部分上市公司第一季度报告提供的财务指标进行了实证分析。评价结果表明:利用加权主成分分析法对上市公司进行综合评价,可以将主成分分析法的客观分析和层次分析法的主观分析有机结合起来,以得出结合客观分析与主观评价的相对可靠的结论。与用主成分分析法评价的结果相比,其评价结果更加合理、更加符合上市公司的实际经营水平,可以给广大证券投资者一个更加可靠的投资参考。     

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介绍了多元统计分析中主成分分析法在公路主枢纽货运站场布局评价中的应用。通过运用主成分分析基本原理和SPSS11.5统计软件相结合，建立了综合评价模型。实例研究表明，该方法合理可行，从而为相关决策管理部门决策提供科学根据。     

基于主成分回归分析法的通勤交通方式影响因素

通勤交通方式选择是诸多影响因素综合作用的结果,本文基于主成分回归分析法研究通勤交通方式的影响因素。首先,提取了影响通勤交通方式的主成分,并建立了小汽车、公交、慢行交通(步行+非机动车)出行比例与主要影响因素之间的拟合关系式。通过拟合值与调查值的比较分析,发现拟合等式的平均误差都在5%以内。然后,根据苏州工业园区现状发展情况和未来发展趋势,结合对现状通勤交通方式与主要影响因素之间影响机理的分析,研判了未来通勤交通方式出行比例的变化趋势,并提出了应采取的必要措施。本文研究对于理解通勤交通方式的影响因素及其机理,并为未来发展制定针对性的措施提供必要的理论支持。     

基于核函数变换的NLPCC分析在洪水分类中的应用

通过拟线性化变换和降维去噪,得出多维分类指标的低维主成分值,然后通过对每一待分类样本的低维主成分值进行聚类分析,最终得出洪水的自然分类结果.洪水分类实例结果表明,该计算方法不需要复杂的计算机专业知识和优化算法知识,原理清楚,计算简单,结果客观有效,不失为一种洪水分类评价的新途径.选择适宜的非线性变换函数是正确应用该方法的关键,同时对于能够预先给出分类指标值且数值范围较小时,需要指标标准数值判定和聚类效果判定相结合.     

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针对如何客观、准确地分析和评价区域物流发展及其综合竞争力，并制定物流发展战略规划，提出了基于主成分分析的区域物流发展SWOT分析方法.首先建立评 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，对区域物流发展的综合竞争力进行评价;再运用SWOT分析方法对影响物流发展的优势、劣势、机遇、威胁等因素进行讨论;依据讨论结果，提出具有竞争力的区域物流发展战略.实例研究表明该方法合理可行.     

BP神经网络主成分分析法在交通需求预测中的应用

主要介绍用主成分分析法对输入变量进行预处理的方法，解决了由于输入变量过多所造成的BP神经网络系统效率下降的问题，用实例证明，BP神经网络主成分分析法模型在模拟预测中与一般的BP神经网络模型相比有较好的效果。     

主成分分析在舰船液压系统监测中的应用研究

对某船液压系统所监测的油液污染度数据进行了主成分分析，分析结果表明：大尺寸颗粒的数量和小尺寸颗粒的数量是反映油液污染状况的主要因子。从油液污染实际状况方面，分析了以ISO4406标准选择具有特征性的大尺寸颗粒和小尺寸颗粒的数量作为污染度等级划分的方法是合理的。