长沙市第一社会福利院孤儿生活质量调查与分析

随着人们生活水平的提高,与生活质量相关的临床研究和心理学研究越来越多.生活质量是对一个人生活多方面的综合测评.与对成年人生活质量的研究相比,针对青少年以及幼儿生活质量的调查与分析很少,更不用说对福利院中残障的孤儿了.本文以长沙市第一社会福利院为例进行关于孤儿生活质量方面的调查,选择适用于残障儿童的一套生活质量量表来对其进行评估.同时还以常态儿童为对照组,使用通用量表进行调查.调查获得的数据首先使用EXCEL进行分数计算和处理,然后使用SPSS进行主成分分析,最终分析出孤儿生活存在的问题,并提出需要改善的地方及一些合理的意见.     

长沙市老龄人口生活质量分析

按照人口基本特征、物质生活水平、精神生活、健康状况、社会环境与家庭生活分析了长沙市老龄人口生活特征,并从中选取10个代表性指标,采用因子分析的方法分析了各个因子方差贡献率的大小,得到了影响长沙市老龄人口生活质量的主要指标为:精神生活、物质生活水平、健康状况、文化程度与家庭生活.     

山东省区域经济的统计分类

改革开放以来,山东省各地区经济都有了较快的发展,但是由于起点不完全一致,再加上资源、环境、社会等诸多因素的影响,各市地经济发展水平存在一定差异。本文运用聚类分析、因子分析等多元分析方法对山东省17个市、地经济发展水平进行统计分类,描述较发达地区和欠发达地区的分类结构。     

农村初中数学学困生的成因与对策

随着我国九年制义务教育的普及,数学学困生大量涌现,尤其是在素质教育飞速发展的今天,数学学困生的数量更是快速增加.初中生正处于从儿童向青少年过渡的时期,无论在心理上还是生理上,都处于走向成熟但又未完全成熟阶段.我校是一所农村中学,初中生源主要来自周边的农村小学,由于本地区所固有的生活环境、地理位置、文化氛围、家长文化水平因素的影响,     

农村老人劳动参与意愿及影响因素研究

利用CHARLS调查数据,运用Logit二元选择模型探讨了我国农村老人劳动参与意愿及其影响因素.结果发现:农村有配偶老人的劳动参与意愿比单身老人更强烈;养老保险对农村老人劳动参与的作用效应不明显;家庭未成年小孩数量对农村老人的劳动参与有显著的正向影响;家庭收入越高,农村老人会降低其劳动参与意愿;在经济越发达的地区,农村老人的劳动参与意愿也显著地降低了.因此应进一步完善各种社会保障制度,适度降低农村老人的劳动参与率,提高他们的生活质量和福利水平.     

基于覆盖率的递归K-均值方法及其在应急系统选址布局中的应用

应急服务的站点选址布局问题是城市应急管理领域中一个重要研究方向.在某行政区域中,为了保证绝大多数的应急需求都能获得及时而有效的服务,同时又要达到建立"最少站点"的目的,提出一种基于覆盖率的递归K-均值方法(CRRKC).与普通K-均值聚类分析不同,所提方法不需要事先给定K值,可以自动得出最佳聚类个数.在实际应用中,方法一方面可以自动计算出某区域所需要的全部站点个数,另一方面可以同时给出每个站点的基本地理位置,十分简便、快捷.仿真算例和实证分析验证了CR,RKC方法的有效性与稳健性.     

基于多元线性回归和聚类分析的珠三角低保标准研究

在对珠三角2012-2018年低保实施情况分析基础上,采用聚类分析ward方法对珠三角各城市经济发展水平和低保水平进行聚类.通过建立多元线性回归模型对低保标准影响因素进行分析.研究发现:1)珠三角低保保障水平近年来不断提高.2)广州、东莞低保相对保障水平较低,与经济发展水平不同步;经济相对落后的江门、肇庆低保相对保障水平较高.3)珠三角低保标准与人均GDP、人均可支配收入、职工平均工资和人均财政预算内支出有较大关联.     

供应链环境下客户满意度评价的未确知均值聚类模型

未确知均值聚类结合未确知理论和聚类理论构造未确知测度作为集合隶属度来表示样本与各类间的隶属关系.从产品合格、柔性、可靠性等几方面对影响供应链客户满意度的因素进行分析,构建供应链环境下的客户满意度评价指标体系.在此基础上,应用未确知均值聚类理论对供应链环境下的客户满意度进行综合评价,得出聚类结果,找出各类类中心,并给出样本属于各类的隶属度,较好的解决了对供应链环境下客户满意度的分类问题,最后以实例来论证该方法的可行性和有效性.     

聚类分析在互动电视产品销售片区划分中的应用

聚类分析是数据挖掘中一种常用的技术,是根据事物本身特性来研究个体分类,按照物以类聚的原则来研究的事物分类.在商业上,聚类分析可以多角度用于市场分析,比如通过分析发现不同的客户群,并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征,为市场营销和策略的制定提供科学合理的参考.从不同网络区域覆盖数字电视用户的一些特征(包括市场占有特征、产品消费特征等)出发,应用两步聚类方法将网络区域进行划分,得到不同的用户群体,然后针对不同的群体特征加以分析,为互动电视产品的市场营销战略和策略的制定提供科学合理的参考.     

基于熵值法的河北省地级市城镇化质量评价研究

在界定城镇化质量内涵的基础上,从城镇化水平、基本公共服务、基础设施和资源环境四个方面构建了河北省城镇化质量的测评体系.运用熵值法客观确定各指标的权重,实证评价了2010-2015年河北省11个地级市的城镇化质量的发展水平及动态变化趋势.结果表明:河北省11个地级市中除了秦皇岛和承德的城镇化质量略有提升外,其他各市均表现出不同程度下降,聚类分析的结果表明,导致各市城镇化质量差异的原因有所不同;城镇化水平、基本公共服务和基础设施这三个维度对城镇化质量呈现出不同程度的推动作用,而资源环境这一维度则表现出显著的阻碍作用.     

树叶的形状分析与质量估算模型

建立数学模型来分析树叶的形状、分类及质量。首先,通过抽取树叶的重要参数,利用聚类分析进行树叶分类,并用BP神经网络进一步验证模型;其次,利用三维投影分析得到树叶相互遮挡对树叶形状的影响,并结合光照在树内的分布以及改进的Logistic模型,得到在树内不同位置的树叶大小规律。将树的分枝类型分为两类,通过统计学分析得出树木的不同分枝类型与树叶形状之间的显著相关性。最后,提出了分别基于树冠体积计算和树木生长规律的两种树叶质量估算模型,并通过比较得到了最优解。     

基于FCM-GRNN的驾驶倾向性识别方法

为提高对驾驶倾向性的辨识准确率,进行驾驶倾向性问卷表调查、模拟驾驶、人因工程测试,考虑了驾驶员的心理、生理信息,以及环境、车辆和操作信息的基础上,提出用广义神经网络确定聚类中心,优化模糊c均值聚类算法,实现目标识别级信息融合的方法,对驾驶倾向性进行预测.利用实验数据对识别方法进行验证,结果表明,该算法对驾驶倾向性的预测准确率达到了85.83%,为进一步研究驾驶员倾向的动态特性提供了依据.     

道路行车系统中人的可靠性研究

随着人-车-路-环境系统复杂性的增加和交通事故数量的上升,新型交通设备对其使用者的素质与适应性提出了全面的要求,要提高道路行车系统的整体可靠性,必须对人的可靠性进行分析研究.从人的生理、心理、教育训练、驾车技能等因素对驾驶员可靠性的相关影响进行了探讨.分析了影响驾驶员的可靠性因素,研究了驾驶员的可靠性模型,提出建立有助于驾驶员可靠性分析研究的综合数据库,最后从理论上分析总结了提高驾驶员可靠性的措施从而得出提高道路行车安全的有效途径.     

基于熵权TOPSIS-CNN深度学习的企业财务绩效评价研究

基于评价基础上对企业财务绩效进行聚类和预测研究,有效发现企业运营存在的问题并提供改进依据.运用熵权TOPSIS法结合深度学习的方法,在相关文献回顾的基础上,整理并选取了1290家上市公司2020年报的20个财务指标作为分析样本.使用熵权TOPSIS法对实验样本进行打分并使用K均值聚类的方法划分等级以评判其绩效的优劣,再结合卷积神经网络的框架实现企业绩效的预测与智能分级.研究结果表明,熵权TOPSIS法与CNN方法的结合对于企业绩效的画像具有较好的效果,模型测试的预测准确率可达92.25%.基于熵权TOPSIS财务绩效测度基础上,通过无监督学习的K均值聚类和CNN的融合,不仅能够实现绩效测评、确定绩效等级,还能够进行绩效等级的预测.因此,模型可以应用于企业绩效的智能测度评判和预测,对于企业经营及宏观微观调控具有良好的借鉴意义.     

基于粗糙集知识约简的焊接动态过程建模

焊接过程的智能建模是焊接智能化技术的基础构成之一,将粗糙集理论应用在电弧焊接过程建模与成形质量预测方面.为提高计算效率,给出在不相容决策信息系统中基于最大近似质量和最大分类正确率的知识约简算法.在现有粗糙集建模方法的基础上,引入聚类分析、模糊逻辑及近似推理技术,提出一种改进的焊接动态过程建模方法,通过铝合金TIG焊接工艺实验验证模型的合理性及有效性.     

基于生态位理论的新疆核心城市竞合关系研究

为研究新疆核心城市的发展水平及竞合关系,采用城市综合发展水平、生态位宽度、生态位扩充压缩等模型来综合反映各地区在城市系统中的资源占有、利用情况,同时通过聚类分析及空间分类评价城市间的竞合关系.结果表明:1)新疆各城市的发展水平和城市生态位均表现出不同程度的升降;2)城市竞争力生态位扩充压缩程度不同,其中乌鲁木齐市生态位稳步扩充,潜力巨大;3)分类评价表明,Ⅰ类核心城市为乌鲁木齐市和克拉玛依市,Ⅳ类贫困落后地区为克孜勒苏柯尔克孜自治州、和田地区,其他地区均为Ⅱ、Ⅲ类缓冲联接城市.最后,综合所有理论与分类结果,根据城市生态系统结构、特点、等级提出了相应的竞合发展策略.     

基于SIFT特征向量的图像检索优化

基于SIFT(scale-invariant feature transform,尺度不变特征转换)向量的图像检索在精度和实时性方面都与使用者的心理预期有较大的偏差,该文在建树（build vocabulary tree）、检索、以及匹配度计算方面做了一些改进,在满足实时性的要求下,提高了检索精度;在建树过程中,重新定义了SIFT特征向量聚类机制,将分类和K均值聚类法结合起来代替传统的K均值聚类法;在进行图像检索时,直接利用已有欧氏距离信息,减少向量之间距离的计算,对SIFT向量统一化处理;最后通过改进单位化处理方法,克服SIFT大数据造成的误差．数值结果表明,改进后vocabulary tree的节点有更强的差异性, 克服了将训练集按数量均分而不是按距离均分和直接决定树的层数的缺陷;使得检索时间很好地满足了实时性的要求;改进的单位化方法消除了SIFT大数据的误差,从而极大地提高了检索精度．     

基于因子和聚类分析的县域经济发展研究——以河南省18个县(市)为例

建立县域经济发展评价指标体系,以河南省18个县(市)作为样本,运用因子分析方法进行实证分析,提取出综合经济实力因子、农业发展实力因子、生活质量因子、投资因子和第三产业发展因子5个主因子,并基于主因子得分矩阵对18个县(市)进行聚类分析.结果表明:反映经济发展整体水平和工业生产规模的综合经济实力因子处于主导地位,同时农业发展实力因子的作用也不可忽视.论文认为利用因子分析和聚类分析相结合的方法研究县域经济,所得结论客观、可信,能够较好地反映影响县域经济发展的主要因素.     

长短时记忆神经网络模型在空气污染预测中的研究

基于K均值(K-Means)聚类算法进行聚类分析,将气象条件分为三类,并且分析和阐述各类气象条件的特征.针对气象监测数据和空气污染物的时间序列特点,设计基于长短时记忆(LSTM)神经网络的空气污染预测模型.将时空相关性与长短时记忆神经网络算法进行有效的融合,提出基于时空相关性的长短时记忆(SK-LSTM)神经网络的空气污染预测模型.通过空间划分,空间聚集以及空间插值,获得目标区域和周围区域的历史空气质量检测数据和历史气象监测数据,然后通过等权融合方法将时间数据和空间数据进行融合,并将其作为SK-LSTM神经网络算法的输入,最终输出的结果为带有区域协调的污染物浓度预测值.该算法能有效对空气中污染物的浓度进行更准确、高效的预测.最后通过数值仿真验证所提算法的有效性.     

母婴同室病房产妇睡眠质量调查及影响因素分析

@@睡眠是人类必需的生理活动，对于维持身心健康具有重要意义，通过良好的睡眠可以恢复体力和精力，并重新获得应付各种应激的能力。但是，产妇分娩后因各种原因易出现睡眠紊乱，特别是产后7d左右，不仅不利于产妇身体的恢复，甚至可能给产妇及其配偶的婚姻、家庭生活及婴儿的发育带来不利影响。为提高母婴同室病房产妇的睡眠质量，笔者调查了751例产妇睡眠质量情况，并对影响睡眠质量的相关因素进行了分析，现报道如下。