基于PCA的RBF神经网络预测方法研究

主成分分析(PCA)法可以提取样本集的主成分,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数。针对用RBF神经网络进行多因素时间序列预测时样本特征指标过多的问题,提出用统计理论的PCA方法对数据进行预处理,再选出几个主成分作为神经网络的输入节点.仿真实验表明,基于PCA的RBF神经网络模型在拟合预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好效果,简化了网络结构,改善了预测精度.     

局部多项式估计的带宽选择

利用局部多项式对有界区间上的回归函数进行估计;在已有结果的基础上给出了一个两阶段的带宽选择方法,从数值例子来看其估计效果比较理想.     

基于主成分分析的区域创新能力评价

利用数据统计和SPSS11．0计算机软件进行主成分分析，对我国在区域创新体系建设方面较具代表性的14个省市的区域创新能力发展现状进行评分、划类和排序，论证了我国区域创新体系大致的发展状况和未来发展前景，并提出了相关的政策建议，以期为各地经济的健康发展提供更好的思路。     

核Drell-Yan过程与部分子分布的不均匀性

通过p-A碰撞的核Drell-Yan过程研究了核遮蔽效应及其空间相关性.对末态轻子对的观测反映了相互作用点的情况.计算了能量为800 GeV的质子打击Ca,W,Au核的Drell-Yan过程与p-p碰撞Drell-Yan过程的微分截面比.研究发现,在考虑部分子分布的空间依赖性后,核Drell-Yan的截面会有显著变化.计算结果与未来精确测量p-A碰撞核Drell-Yan过程的实验数据比较,能够定量地验证部分子分布函数的空间依赖性.     

基于因子分析的西部各省份社会经济实证研究

首先介绍了因子分析方法的思想、数学模型;其次给出因子分析法的详细步骤;最后按照因子分析法的步骤,对西部12个省区市的经济发展水平进行了综合评价和排位,并针对西部12个省区市的社会经济发展的特点,提出推动西部各省份经济发展的几点政策措施的建议。     

A Layered Zone Routing Algorithm in Ad Hoc Network Based on Matrix of Adjacency Connection

The hybrid routing protocol has received more attention recently than the proactive and the reactive, especially for large-scale and highly dynamic connection, in mobile ad hoc network. A crucial reason is that zone-layered is being utilized in the complex systems. A hybrid routing algorithm which is layered zone based on adjacency connection（LZBAC） is put forward under the background of a few members in network with steady position and link. The algorithm modifies storage structure of nodes and improves routing mechanism. The theoretical analysis and simulation testing testify that the algorithm costs shorter time of route finding and less delay than others.     

主成分分析法在高校大型贵重仪器设备采购过程中供应商综合评价的运用

当对设备供应商进行选择时,如果所设计的指标非常多,就很难轻易地作出决策。本文以10个供应商的实际指标数据为样本,应用主成分分析法,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构简化,把原指标综合成几个主成分,再以这几个主成分的贡献率为权数进行加权平均,构造出一个综合评价函数。     

800—40型挖泥船泥泵性能分析

德州市水利局挖泥船队现有的两艘80m3/h全液压绞吸式挖泥船是由中国船舶工业总公司上海708所设计,无锡船舶修造厂承制。该船于1987年年底竣工,1988年初在马颊河清淤改田现场试挖交船并投入使用。     

苏通长江公路大桥主6#墩钢吊箱设计与施工

本文重点介绍钢吊箱结构设计计算、强度稳定性分析以及整体吊装等施工关键技术。通过方案比选,结合长江口资源优势,施工中成功运用了整体加工、下水浮运及整体吊装工艺,安全快捷、优质高效的完成了钢吊箱施工。     

两种特征提取技术在入侵检测中的应用

在介绍主成分分析方法和核主成分分析方法原理基础上,分别采用这两种方法对KDDCUP99中的入侵检测数据进行特征提取,然后把特征提取后的数据送入神经网络进行训练。仿真实验结果表明,两种方法中核主成分分析方法具有更优秀的特征提取性能。