中部九省省会城市市政公用设施水平主成分分析

我国中部九省为中部不邻海的省份,包括黑龙江省,吉林省,内蒙古自治区,山西省,河南省,湖北省,湖南省,安徽省和江西省。本文采用主成分分析法,对我国中部九省省会城市2004年市政公用设施水平数据进行分析,得出反映城市市政设施水平的相关综合指标,并对这九个省会城市进行排序,得出中部九省会城市的公用设施水平发展情况,为中部九省的整体市政发展能及经济社会发展提供一定的理论依据。     

消除对水中药物活性成分的畏惧

成功的制药企业会使消费者相信活性化合物不会在水环境中失效。《Pharmaceuticals in the Environment》作者Klaus Kummerer教授阐明了有关风险     

影响公路路基填料CBR试验值的因素分析

为了研究影响粘性土CBR值的主要因素,结合在建高速公路15组填料进行了物理、力学试验。根据土样塑性指数相同,而CBR值差异很大的实验结果,从土体的颗粒组成、矿物成分等几方面研究了其对填料CBR值的影响。得出如下结论:在标准的试验方法下,对塑性指数相同的土体而言,影响CBR值的主要因素是土体中矿物类型及其含量的多少,其次为粘粒组颗粒曲线分布情况及粘粉比。粘粉比越大,CBR值越小。     

基于KPCA方法的内河干散货运输船型论证

最佳船型方案选择是一个复杂的多变量、多目标的系统优化工程。核主成分分析方法是目前一种常用的综合评价方法,具有优秀的主元提取性能,尤其适合于处理非线性问题,其应用前景十分广泛。研究采用核主成分分析方法进行内河干散货运输船型方案优化,举实例证明该方法的有效性和实用性。     

基于红外光谱的沥青老化时程预测

为了准确全面分析沥青材料不同老化状态,探寻最佳的定量分析方法,实现沥青老化时程的快速、无损、实时判别。该文首先选取泰普克70~#和金陵70~#两种基质沥青以及两种不同基质沥青的SBS(I-D)改性沥青,通过旋转薄膜烘箱(RTFOT)方法来模拟不同老化时程沥青;再采用傅里叶变换红外光谱仪的衰减全反射附件采集红外光谱图,对比分析不同老化时程沥青的红外光谱的变化;最后利用主成分分析法,对定量分析数据进行降维处理,建立沥青老化时程预测模型并验证。结果表明:基质沥青和改性沥青最大的区别是改性沥青谱图在699 cm^-1和966 cm^-1处附近多了两个明显特征吸收峰,可据此进行基质沥青和改性沥青的判别;4种沥青的羰基(1 700 cm^-1)和亚砜基(1 030 cm^-1)均随老化时间延长而增大,二者可以表征沥青的老化;以吸收峰两侧最低点的切线为基线计算峰面积,650~1 400 cm^-1范围指纹区域作为参考基准,是所选沥青的最佳定量分析方法;基质沥青和改性沥青的综合指标F值分别与老化时间呈线性关系,预测精度高,可实现基质、改性沥青的老化时程预测。     

垃圾转运车机械臂上料机构设计难点分析

通过对国内外垃圾成分以及收运模式的差异以及抱桶手爪设计分析,说明了垃圾转运车机械臂设计中的需要满足的条件和设计难点。分析出抱桶手爪设计时需在不破坏垃圾桶的条件下完成重载垃圾桶的上料工作是机械臂上料机构设计的关键点。     

基于整数小波系数的笔迹图像鉴别方法研究

提出了一种基于整数小波变换的笔迹图像的纹理分析方法．纹理图像的主要特征表现在细节部分，而高频部分的小波系数体现了图像的细节．所以从这些小波系数中提取的特征，能够表征纹理图像的主要特性．并且这种分析法对亮度不敏感．这一特点是传统的纹理分析方法难以达到的．用该方法提取纹理图像的特征，并使用加权欧式距离分类器来完成匹配工作．在实验中，使用了27个人的不同笔迹，取得了很好的结果．     

南昆线七甸泥炭土的工程岩土学特征

着重阐论南昆线七甸泥炭土泥炭、泥炭土的合称的物质成分，微结构持征及泥炭土的物理力学性质，探讨物质成分，微结构特征对物理力学性质的影响。     

《国务院关于鼓励支持和引导个体私营等非公有制经济发展的若干意见》

公有制为主体、多种所有制经济共同发展是我国社会主义初级阶段的基本经济制度。毫不动摇地巩固和发展公有制经济，毫不动摇地鼓励、支持和引导非公有制经济发展，使两者在社会主义现代化进程中相互促进，共同发展，是必须长期坚持的基本方针，是完善社会主义市场经济体制、建设中国特色社会主义的必然要求。改革开放以来，我国个体、私营等非公有制经济不断发展壮大，     

基于主成分分析的电动汽车驾乘满意度评价

随着电动汽车保有量的快速增加,用户需求与现有电动汽车续航里程、基础设施等短板之间的矛盾日益显著。要提高电动汽车的接纳程度,进一步推广并提高销量,首先要了解电动汽车车主和潜在用户的满意度。文章从产品质量、性能质量、电池、汽车费用、国家政策五个方面建立影响电动汽车驾乘满意度的评价指标体系,设计调查问卷并采集数据。采用主成分分析的方法对原始数据进行处理,进而得出影响电动汽车驾乘满意度的主要影响因子,并根据数据处理结果对电动汽车的发展提供建议。