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61.
高杨 《长春师范学院学报》2015,(2)
本文基于2005-2013年淮南市各类用水数据,对淮南市用水结构变化趋势进行分析,并结合相关统计资料对引起变化的驱动力进行主成分分析。研究结果表明:淮南市总用水量变化波动明显,整体呈下降趋势;农业用水量及比重上升趋势明显,农业用水在淮南市用水结构中的地位日益重要;工业用水量及比重整体呈阶梯状下降趋势,其用水量仍保持在总用水量的一半以上;生活用水量及比重呈现出稳步缓慢上升趋势,变化幅度较小;气候条件、生产规模、生产技术和人口因素是驱动淮南市用水结构变化的主要因素。 相似文献
62.
通过运用主成分分析法,对安徽省2007~2012年产业结构调整和产业结构优化效率进行实证分析.首先,建立安徽省区域内产业结构调整的综合评价体系.其次,利用主成分分析模型研究安徽省内产业结构调整中,省内不同城市和地区在经济结构调整、技术进步、生态污染等不同角度所产生的综合效果,并据此对安徽省内不同城市的产业结构优化效率进行综合评价.最终提出相应的解决方案. 相似文献
63.
基于加权主元分析(WPCA)的人脸识别 总被引:9,自引:0,他引:9
将特征加权和主元分析相结合,提出了一种新的加权主元分析方法;这种方法先根据加权重建误差最小化,计算出各类训练样本的加权子空间,然后计算测试样本点到各加权子空间的距离,并根据该距离进行分类识别.最后,通过对剑桥ORL数据库进行的试验证明,该方法与传统的主元分析相比可以在不增加运算量的情况下大大提高识别率. 相似文献
64.
为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度. 相似文献
65.
针对强噪声背景下缺陷超声回波信号检测的问题,利用了基于独立分量分析的方法进行缺陷信号的提取。该方法首先对观测信号进行JADE分解,得出多导独立分量,再根据赫斯特指数,分离缺陷信号和噪声信号。通过对仿真和实测缺陷超声信号的去噪实验研究,结果表明,与小波去噪方法相比,ICA去噪方法能够得到很好的信噪比,有利于强噪声背景下缺陷的去噪处理及微弱信号的提取。 相似文献
66.
基于分布式领域的构件研究是软件复用的焦点,介绍了构件的概念度以.NET为开发平台的构件模型,结合科研管理系统的开发和应用,分析了.NET方案中Web服务和.NET Remoting两类构件模型的机制和原理. 相似文献
67.
简要介绍了生态足迹模型理论和计算方法,利用综合法和组分法测算了1996-2004年浙江省淳安县生态足迹,对淳安县生态足迹动态变化情况和可持续发展水平进行了分析,对比研究了综合法与组分法结果之间的差距。生态足迹计算结果表明,淳安县目前正处于由可持续发展向不可持续发展变化的临界点,由此提出了优化淳安县生态环境的措施;2种方法的结果差距则反映区域之间物质和能量流动的规模,对区域生态足迹研究具有重要的价值。 相似文献
68.
一种基于Java应用构件动态重定位模型 总被引:4,自引:1,他引:4
提高分布应用性能和各种资源利用率的关键途径是尽可能地减少处理机间的通信量和让处理机忙于有用的工作.在因特网环境下,现有提高分布应用性能和各种资源利用率的工作存在一定的不足,如不能在邻居局域网范围内进行负载平衡.提出了基于局域网簇和“通讯录”的应用构件动态重定位模型.在该模型中,一方面对局域网簇内负载进行平衡,另一方面针对构件远程调用决策重新定位构件或复制构件副本以提高分布应用的性能.另外,构件动态重定位模型必须满足构件迁移前后一致性,给出了一种基于通讯录的构件通信算法,解决了该一致性问题并且具有较高的效率.实验结果表明该模型是可行和有效的. 相似文献
69.
基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障特征提取与状态监测问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的新方法.首先,将轴承振动信号通过EEMD分解成一组本征模态函数(IMF),计算每个IMF分量的Renyi熵值作为表征故障特征的向量,采用主元分析(PCA)对特征降维,提取主元输入概... 相似文献
70.
利用一种改进了的主成分分析综合评价法 ,通过Mathematica软件计算 ,对我国十二个湖泊富营养化污染状况作了评价排序 ,给出了排序结果 ,与常规方法的排序结果进行了比较。主成分分析法应用的关键在于确定各项指标的权重 相似文献