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变量的正交性变换与脂肪醇、醛、酸和胺的色谱保留值的预测
申琦,许禄,李华
分析化学 , 1997,
Abstract: 本文应用定量结构-性质相关(QSPR)对脂肪醇,醛,酸,胺的色谱保留值进行预测,对比讨论了非正交变量和正交主成分与色谱保留值的相关性.结果表明,用主成分获得的数学模型更加稳定,能更准确地预测脂肪醇,醛,酸,胺的色谱保留值.
中国白酒香型的化学模式识别(ⅰ)──主成分分析和因子分析
陈华,郁志勇,朱国斌
食品科学 , 2000,
Abstract: ?以46种白酒为样本,并以每一样本的乙酸乙酯、已酸乙酯等17种香味成分的气相色谱、气质联用定性定量分析数据和感官评价结果为指标,分别用主成分分析法和因子分析法研究了影响白酒香型的主要因素。通过对这两种分析方法及其分析结果的比较,文中最终选定主因子分析法为降维的最佳方法。从统计学的观点来看,分析结果是令人满意的。
基于函数型数据的上证指数预测
Prediction for the Shanghai Stock Index Based on the Functional Data
 [PDF]

程丽娟
Advances in Applied Mathematics (AAM) , 2016, DOI: 10.12677/AAM.2016.52037
Abstract: 在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据。主要建立函数型主成分分析的预测模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对上证指数进行预测。
In the research of financial data, the functional data are often encountered. In this paper, the pre-diction model of functional principal components analysis is established to forecast the Shanghai Stock Index. Based on the principal component analysis theory and calculation method, the Shanghai Composite Index is forecasted by Matlab.
西藏那曲牧区雪灾因子主成分分析
鲁安新,冯学智,曾群柱,王丽红
冰川冻土 , 1997,
Abstract: 一场积雪能否对牧区造成灾害是由多因子综合作用的结果,不同的雪灾因子在积雪成灾过程中所起作用的大小是不相同的。文章分析了牧区雪灾因子体系,并利用主成分分析方法对多个雪灾因子进行了主成分分析,结果表明,在已形成的雪灾因子体系中,一场积雪的最大积雪深度、积雪日数、降水总量和最大风速是主成分。此结果对建立雪灾判别及预测等应用模型都有重要的意义。
移动网管中多指标综合评估研究
罗 枫, 宋 梅, 任志军, 潘阳发, 宋俊德
北京邮电大学学报 , 2004,
Abstract: 通过分析网管系统中性能指标间的关系,提出一种改进型的多指标综合评估的方法.理论分析表明,这种主成分分析方法将多个性能指标简化成一组新的相互无关的综合指标,新构造的综合评估函数可以降低评估中的主观随意性,使评估结果科学合理.实验证明了该方法的有效性.
吉林省河流的主成分分析
杨秉赓,王俊,李惠明,刘长欢,翟耀宗,尚金城,纪永明
地理科学 , 1986,
Abstract: 本文采用主成分分析方法,通过电子计算机选取五个主成分,对吉林省河流的水文地理空间分布,客观地划分为十个集聚型。在分析相似性与差异性的基础上,又用欧氏距离进行了聚类分析。水在经济和社会发展中的作用不断提高,是历史发展的趋势。水资源对各种问题影响的深刻化,不仅促使人们对开发水资源的关心,而且促进人们用新的观点与方法来、重新探讨水资源分类、评价和规划。但水资源是一种动态资源,其时空变化非常复杂,因此必须采取先进手段进行深入分析,才能揭示出其规律性。此文采用了现代技术,主成分分析的数学方法,定量的对吉林省河流进行了分类,为重新评价吉林省水资源的分配和利用提供了科学依据,因而它具有重大的理论意义和实际意义。
多专家的PCA边缘检测模型
李建军,韦志辉,张正军
哈尔滨工业大学学报 , 2012, DOI: 10.11918/j.issn.0367-6234.2012.11.018
Abstract: 视一种边缘检测法为一个专家,为了解决不同专家检测结果的不一致性以及解决专家选择上的困难,提出了一种基于多专家与主成分分析(PCA)的边缘检测模型.首先给专家响应建立了统计模型,通过此模型分析得出,边缘检测模型能有效抑制专家噪声;然后利用提出的边缘检测模型融合多个专家的检测信息得到基于多专家的综合检测结果.实验结果表明,边缘检测模型可获得很好的边缘检测效果.
基于etm+影像的矿化蚀变区植被信息提取研究
陈劲松,
遥感技术与研究 , 2013,
Abstract: 植被在遥感影像上成像具有复杂性和不确定性,这使得利用遥感技术提取植被信息具有很大的难度。利用数据资源丰富的etm+影像数据对新疆西天山矿化蚀变区的植被进行提取研究,目的是为进行下一步的矿化蚀变信息提取做准备。为保证在提取植被信息后能较好地保留矿化蚀变信息,在认真分析了植被和矿化蚀变的光谱特征后,提出采用“面向特征的主分量分析+最优密度分割”法,最后得出采用etm+波段3和波段4组合的方式能够取得较好的效果,该方法具有一定的适用性。
基于主成分分析的天麻矿质元素含量研究
李金玲,赵致,刘红昌,罗春丽,黄明进,罗夫来,王华磊
中国中药杂志 , 2015,
Abstract: 目的:研究不同来源天麻矿质元素含量,分析天麻特征元素及评价药材质量。方法:采用ICP法对不同来源的天麻药材必需的磷(P),钾(K),钙(Ca),镁(Mg),铁(Fe),锌(Zn),硼(B),锰(Mn),铜(Cu)等10种矿质元素含量进行测定,用主成分分析法分析天麻特征元素并对药材质量进行评价。结果:天麻药材中K元素含量最高,平均为15.31g·kg-1;其次是N元素,平均含量为8.99g·kg-12元素变异系数小;Mn元素含量的变异系数最大,为51.39%;N,P,K元素间达极显著正相关;主成分分析选择3个主成分对药材质量进行评价,发现天麻药材特征元素为P,B,N,K,Cu,Mn,Fe,Mg等8种元素。结论:天麻K和N元素含量高,且相对稳定;Mn元素含量差异大;其中P,B,N,K,Cu,Mn,Fe,Mg等8种元素是天麻特征元素;从矿质元素角度分析30份天麻资源中贵州、云南天麻药材质量较好。
“主成分分析法”在评价身体特征上的应用
黄丽兰
中国公共卫生 , 1994,
Abstract: ?在测得身高、体重、胸围和坐高等4项指标后,应用主成分分析方法对1886名7~15岁儿童少年身体发育大小、形态的特征进行综合评价。评明第一、二主成分是评价体格特征的两大要素。第一主成分对评价身体大小最佳,各测试指标标准化得分越大,第一主成分得分越大;第二主成分对评价身体形态最优,胸围、体重比身高、坐高相对大时,第二主成分得分也大,同时已发现第一、二主成分得分与W/H2、胸围/身高-8Y两指数分别显着相关,故同时使用这两个指数,也可起到主成分分析法中两大要素的作用。
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