主成分分析法在SPSS中的应用——以文峪河河岸带林下草本群落为例

通过主成分分析法,在了解了山西文峪河河岸带林下不同海拔草本群落各个主成分的基础上,根据各个主成分的贡献率计算出各海拔草本的综合得分,按照得分的高低对草本群落进行排名,并对评价结果进行了分析,指出山西文峪河河岸带林综合指标最高的样地在海拔2 160m处,综合指标最低的样地在海拔1 560m处.     

农村居民点用地演变及驱动力分析——以重庆市九龙坡区为例

以1996-2005年重庆市九龙坡区的社会经济统计数据和土地利用变更调查为依据,对该区的农村居民点用地变化进行定量分析,从而弄清楚该区农村居民点用地的时空演变特点和规律。在此基础上利用spss分析软件和主成分分析法,揭示影响农村居民点用地变化的驱动力机制,并提出合理组织农村居民点用地的对策建议.     

主成分分析法在大气环境质量评价中的应用——以陕西省铜川市为例

以陕西省铜川市2006—2014年主要大气污染物二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、可吸入颗粒物(PM_(10))、总悬浮颗粒物(TSP)、降尘、铅(Pb)和氮氧化物(NO_x)的相关数据作为评价因子,采用主成分分析法对铜川市大气环境质量进行了综合评价.结果表明:铜川市大气环境质量在2006—2014年整体上呈良好态势发展,均属于一、二级国家标准;但2007年由于铜川市NO_x与SO_x的过度排放,使得该年铜川市的大气环境质量最差.     

地方性高校社会服务绩效评价分析——以吉首大学为例

以地方性高校吉首大学为例,结合12个社会服务数据指标,利用主成分分析法分析了吉首大学2001至2010年社会服务绩效评价.结果表明：吉首大学社会化服务绩效评价主要存在第一主成分分析,其历年社会服务绩效呈现上升趋势,这与吉首大学现实是相符合的.     

主成分分析、聚类分析在耕地适宜性评价中的应用——以将乐县万安镇为例

选用万安镇 30个土地评价单元 ,在 spss软件的基础上 ,用主成分分析选择耕地适宜性评价因素以及确定 30个评价单元的主成分得分 ,然后用聚类分析进行耕地适宜评价 ,评出宜耕地的各适宜等级 .     

植物园环境解说系统调查分析及改进对策研究——以南京中山植物园为例

植物园是城乡居民了解植物学知识、开展休闲活动和接受环境教育的理想场所,其环境解说系统的建立和完善对提高生命科学知识的普及和现代休闲品质十分重要.本文以南京中山植物园为研究对象,采用实地调研的方式,通过对植物园的游客和工作人员进行访谈和问卷调查的形式,分析植物园环境解说系统的现状和问题,进而提出相应的改进对策.     

基于财务分析法的企业竞争优势研究——以国内风电整机设备上市公司为例

探讨了企业竞争优势与财务分析法之间的关系,论述了企业竞争优势财务分析指标以及分析对象的确立,分析了国内风电设备整机生产企业竞争优势。     

盈余持续性综合指标体系的测度研究——以A股制造业上市公司为例

在对国内外有关盈余持续性的概念、价值以及度量方法予以分析的基础上,采用基本分析方法,从时间序列角度提出盈余持续性分析的三阶段评价标准,即历史盈余表现、现实盈余能力以及未来盈余潜力,运用主成分分析法和熵值法构建出公司盈余持续性的综合指标体系,并利用2006—2008年制造业业上市公司盈余数据进行了检验,发现该指标体系能够比较客观地反映该行业上市公司盈余的持续性水平,从而为投资者对公司未来盈利能力的判断提供依据。     

城市河道开放空间景观修复后评价研究——以南京内秦淮河东段为例

将定量评价和定性评价相结合,分析南京内秦淮河东段各项指标的适宜性,构建后评价体系模型,明确城市河道修复的重点方向。     

资源型城市金融生态环境评价及分析——以四川省攀枝花市为例

在新常态背景下,金融生态环境的好坏对资源型城市的转型发展至关重要。通过构建金融生态指标体系,收集成熟型资源城市攀枝花市2004-2015年的相关数据,运用主成分分析方法对攀枝花金融生态环境进行了度量,发现整体呈逐渐好转的趋势,但近两年有趋缓的迹象。资源型城市由于自身发展的特性,金融生态环境也存在经济环境较为脆弱,金融业发展滞后,经济基础与金融协同性不足等特点。     

明清南京回回天文学工作略论

回回天文历法在元代已开始使用．但未留下详细的文字资料．论述了明清时南京回回天文工作概况：明初由回回天文学家马沙亦黑、马合麻等在南京将回回历法译为汉文；明代成立了回回天文研究机构，在南京雨花台建回回观星台；清初梅文鼎在南京的朋友马德称是马合麻的后人．他存有《四省表影立成》等回回天文历法著作．     

基于Isomap的SMO算法及在煤与瓦斯突出预测中的应用

煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具有不确定性、模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制.在研究非线性降维等距特征映射和序贯最小优化算法的基础上,提出一种基于等距特征映射的煤与瓦斯突出序贯最小优化算法,该方法改进了样本向量之间的距离度量,用测地距离代替传统的欧式距离,有助于挖掘高维数据内在的几何结构.实例验证表明,该算法能可靠预测煤与瓦斯突出的危险性分类,实验进一步将Isomap和主成分分析的降维结果相比较,结果显示Isomap优于传统的线性降维技术,这说明非线性降维技术在地学数据分析中具有一定的应用潜力.     

基于内容的藻类图像分类检索算法

为解决藻类图像分类检索的问题, 提出了一套基于内容的方法对藻类图像进行分类检索。针对海洋生物图像对颜色特征不敏感的特点, 采用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法针对藻类图像的形状特征进行提取。使用PCA(Principal Component Analysis)技术对特征进行降维, 有效避免了维数灾难。采用K-means 算法进行聚类, 简单高效。用词包对聚类结果进行打包, 以便后续的识别。最后用KNN(K-Nearest Neighbors)算法进行识别检索。实验结果与事实吻合, 为藻类造成的环境污染问题的研究提供了有效的技术支持。     

呼和浩特市主要园林树种理化性质及燃烧性研究

树木是森林或园林城市火灾发生的物质基础，也是火灾发生不可避免的因素。园林植物合理的选择和配置是构建生物防火林带的基础工作。对呼和浩特市21种园林树种叶、小枝、大枝进行燃烧性研究，筛选适合北方城市绿地强抗火防火型树种，为园林树种配置提供理论基础。     

基于Fisherface和组合KNN分类器的人脸识别算法

基于Fisherfaee和组合K近邻（KNN）分类方法的人脸识别算法首先采用Fisherfaee进行特征提取,构成特征空间。然后,利用组合KNN分类器对提取的特征进行识别。在ORL人脸数据库上的实验结果表明该方法具有良好的性能。     

文本分类中基于CHI和PCA混合特征的降维方法

中文文本数据的半结构化甚至非结构化的特点使得其分类存在着特征高维的问题,传统单一的特征降维方法难以满足大数据时代的文本分类需求.基于此,提出了一种基于卡方统计(Chi-square statistics,CHI)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的混合特征降维方法(CHI-...     

基于营养成分和主成分分析的驴肉与其他肉类分类研究

选取生鲜驴肉样品40个,生鲜猪肉、牛肉、羊肉样品各8个,使用索氏抽提法和凯氏定氮法分别检测了样品的肌间脂肪和蛋白质含量,采用气相色谱法检测了样品的多种脂肪酸,并使用阳离子交换色谱分离、茚三酮柱后衍生法对样品的多种氨基酸含量进行了检测.对驴肉和其他肉类样品的多种营养成分含量进行了单因素方差分析. 结果发现:脂肪、蛋白质、肉豆蔻酸、十五碳酸、棕榈酸、棕榈油酸、硬脂酸、亚油酸、油酸及总不饱和脂肪酸、总饱和脂肪酸具有极显著差异,二十四碳一烯酸、反式油酸、苏氨酸、丝氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、赖氨酸、组氨酸和脯氨酸具有显著差异,门冬氨酸、谷氨酸、甘氨酸、丙氨酸、酪氨酸、精氨酸和总氨基酸具有一定差异.对不同差异水平指标组合分别进行了主成分分析,发现有明显的聚类趋势,其中极显著差异指标数据(多为风味成分)能够完全将驴肉和其他肉类分开.研究结果表明:使用营养成分对驴肉和其他肉类进行分类是可行的,不同肉类所具有的不同风味特征是分类的关键.     

小样本下基于特征子空间估计的故障诊断算法

为解决PCA(Principal Component Analysis)因样本数目少而无法得到稳健协方差矩阵问题,根据主元分析的几何意义,引入CS分解贝叶斯空间估计的思想,将协方差矩阵问题转化成特征子空间估计问题.首先根据大量历史数据运用PCA离线建立SPE(Squard Prediction Error)统计量阈值和故障模式特征子空间矩阵库,当在线检测到系统存在异常情况时,由于受一定的环境影响只能得到小样本故障数据,利用本文方法可估计出小样本数据的特征子空间矩阵;然后通过对比特征子空间与故障模式特征子空间的相似性,完成故障诊断.最后通过仿真验证了此方法的可行性和有效性.     

基于主成分分析协同随机森林算法的热连轧带钢宽度预测

为提高热连轧粗轧带钢生产过程中换钢种、换规格及换辊后的首块带钢宽度设定模型精度,本文提出一种基于主成分分析协同随机森林(PCA-RF)算法的宽度预测模型.采用主成分分析法对数据样本合理分析,通过计算特征值、主成分贡献度及累计贡献度进行特征选择.在PCA筛选的变量数据集上训练最佳随机森林宽度预测模型.同时,使用支持向量机回归(SVR)、K-最近邻(KNN)模型进行对比验证.通过实际应用表明,PCA-RF各道次宽度模型R-squared值控制在99.9%~1,且96%以上样本点预测误差在-5~5mm,从而证明该模型实现了换钢种、换规格及换辊后的首块钢宽度的高精度预测.     

用于中药人参品类鉴别的算法研究及硬件实现

提高人参品类的鉴别效果, 研制了一套智能化自动检测系统。 该系统硬件主要包括气体传感器阵列的 驱动电路、 信号调理和数据采集电路、 信息处理单元电路、 进气部分电路控制电路、 外部接口电路。 该系统使 用主成分分析(PCA: Principal Component Analysis)与支持向量机(SVM: Support Vector Machine)相结合的算法 实现对人参品类的鉴别, 同时利用 PID(Proportion Integral Differential)算法实现对气室温度的智能控制, 提高了 气体传感器的稳定性和精确度。 使用该系统对红参、 白参、 西洋参、 太子参、 三七(小人参)以及外形与气味相 似的天花粉进行了多组测试。 实验结果表明, 该系统对人参品类的鉴别具有较高的准确度, 并且操作简单、 成本低廉, 具有良好的应用前景。