主成分分析法在上市公司财务状况评价中的应用

应用主成分分析法以最少的且不相关的变量反映财务状况中最主要的信息,对河南省上市公司的财务状态作出了客观的综合评价     

基于主成分分析法的重庆市公共图书馆评价研究

选取12项指标建立重庆市公共图书馆评价指标体系,用主成分分析法,社会科学统计软件包SPSS(13.0)对重庆市2002年和2004-2008年近6年期间公共图书馆发展状况进行实证评价研究。建立了公共图书馆综合评价模型,验证了主成分分析方法在公共图书馆评价中的可行性。     

主成分分析法在上市公司财务状态况评价中的应用

应用主成分分析法以最少的且不相关的变量反映财务状况中最主要的信息，对河南省上市公司的财务状态作出客观的综合评价。     

主成分分析法在地质灾害危险性综合评价中的应用

介绍了主成分分析法的分类原理和实施步骤以及多指标体系中指标的选取,针对地质灾害的危险性,建立了评价的多指标体系和分级特征,同时分析了该方法在地质灾害危险性综合评价中的应用方法与过程。并通过对某高速公路沿线地质灾害危险性进行分段综合评价。给出了建设工程可能诱发或加剧的地质灾害和建设工程本身可能遭受的地质灾害危害的程度。证明该方法在地质灾害危险性综合评价中是切实可行的。     

基于主成分分析法的江西省各区市经济发展水平综合评价

本文通过建立江西省各区市经济发展水平评价指标体系,运用统计软件SPSS 12．0进行主成分分析,对江西省11个区市的经济发展水平进行了综合排序,而后对结果进行了分析,并提出了相应的政策建议。     

主成分分析法综合评价大米的食味品质

通过测定16种大米的理化特性、蒸煮特性及质构特性等16项指标,利用主成分分析法别构建了粳型米饭与籼型米饭的食味品质预测评价模型,并利用感官评价法对该模型进行了验证,结果表明两种方法具有很好的一致性,从而为大米食味品质的客观评价探索了一条新途径.     

主成分分析法在天津市经济实力综合中的应用

主成份分析法可以避免只依据主观评定法确定指标体系权重的不准确性，使评估指标体系的权重更加合理，有效，本文用此方法，对天然市的综合经济实力在国内的地位进行了比较分析，提出用第一主成分作为一个地区综合经济实力的度量，并给出了30个地区的综合经济实力的排序，同时，分析了天津市1985－1999年综合经济实力的发展趋势。     

主成分分析法在水质综合评价中的应用

采用主成分分析法对清河门地区的水质进行了综合评价,确定出清河门地区的水质指标间的相关关系.分析结果表明,对于观测数据重叠、高维空间分布复杂的情形,主成分分析法是一种切实可行的方法.     

主成分分析法在人力资源开发度评价中的应用

从人力资源规模、质量、结构以及人力资源配置等四个方面构建评价指标体系,运用主成分分析法对辽宁沿海经济带6个地区的人力资源开发度进行了实证研究,指出在辽宁沿海经济带人力资源开发过程中6个地区发展不够协调,进而为加快辽宁沿海经济带人力资源开发一体化进程提供强有力的依据。     

一种基于主成分分析法的图像质量评价方法

该文提出的评价方法通过相关系数矩阵的特征向量将评价指标线性变化成彼此独立的主成分,根据主成分累计贡献值确定主成分的取用维数,由主成分方差确定权重。其优点是：可以消除由于指标间的相关性带来的偏差,降低计算维数,从而降低指标选择的难度,提高评价结果的可信度;此外,可以消除人为确定指标权重引起的弊病,使评价结果更具客观性和准确性。     

基于主成分分析的企业自主创新项目评价

在分析和构建企业自主创新项目评价指标体系的基础上,提出了一种基于主成分分析的企业自主创新项目评价模型.该模型利用主成分分析法能够剔除多指标间相关性及信息重叠的特点,对自主创新项目进行综合评价.应用该模型对10个创新项目进行实证分析,结果验证了其可行性与有效性.     

基于主成分分析法的水利施工企业绩效评价研究

绩效评价是企业进行自我监督、自我约束的重要手段和管理工具.阐明了水利施工企业绩效评价的必要性和特殊性,设计出水利施工企业绩效评价的指标体系,并运用主成分分析法建立了绩效评价的模型,实证分析为15个单位做了绩效考核排序.     

串联机器人机构分析和综合同步方法的应用

为揭示机器人机构综合性能与机构类型和尺寸之间的映射规律,基于机器人机构单一性能指标的相关性和多样性,引入统计学原理,依据线性降维与非线性降维原则,应用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和核主成分分析法(kernel principal component analysis,KPCA),对典型串联机器人——不同构型和不同尺度的平面串联机械臂进行综合性能评价,从而选择综合性能最优的机构构型和尺度.计算结果表明:KPCA方法较PCA方法有更好的降维效果,更能有效地处理多个单一性指标间的非线性关系,提供更多的综合性能评价信息,可为建立机器人机构综合性能与其机构类型和尺寸之间的数值计算关系,并进行机构构型和尺度同步综合提供科学的参考依据.     

基于块的二维核四元数主成分分析

核四元数主成分分析（KQPCA）被成功应用于处理非线性四元数信号,然而,核矩阵维数太高使其对角化非常耗时,目前二维形式的KQPCA（2DKQPCA）并没有成功实现.对此,采用基于块处理和并行计算的思想,提出基于块的2DKQPCA（B2DKQPCA）,实现真正意义上的2DKQPCA.基于时间复杂度、应用性能和分块矩阵应为四元数Hermitian矩阵的综合考虑,B2DKQPCA重点处理主对角线、反对角线和主对角线旁3个方向的小块.然后,结合B2DKQPCA与RGB-D图像四元数表示方法,将B2DKQPCA应用于RGB-D目标识别领域.在2个公开库上的实验结果表明,提出的基于列向B2DKQPCA的RGB-D识别算法优于现有基于主成分分析算法和基于卷积神经网络的一些算法.     

基于概率主成分分析的车牌提取方法

提出了一种新颖的采用概率主成分分析的车牌提取方法。该方法是一种基于纹理分析的图像分割算法，适合于彩色及灰度图像。实验表明，该方法能准确地提取图像中的车牌。     

基于主成分分析与神经网络的非线性评价模型

针对评价过程的非线性特征,运用神经网络高度非线性映射能力,建立了一种非线性综合评价模型。采用主成分分析法对评价指标进行处理,形成了新的指标体系,有效的消除了原指标间的相关性,降低了神经网络的输入维数。利用Matlab软件对地区经济发展水平的综合评价进行实例分析和仿真,得到了较满意的结果,说明了该模型的有效性。     

基于多向核主元分析的青霉素生产过程在线监测

基于传统主元分析（PCA）方法的过程监测算法假定过程是线性的，对于具有强非线性的生产过程，应用其进行在线监测出现误报率过高的现象.为此提出了一种多向核主元分析（MKPCA）算法用于间歇过程的建模与在线监测.利用PenSim2.0软件将青霉素间歇生产过程的三向数据按批次方向展开为二向数据并进行标准化，采用MKPCA算法建立过程模型并用于过程的在线监测，计算T2、SPE统计量及相应的控制限.仿真结果表明，与传统PCA算法相比，MKPCA算法具有更好的监测性能，不仅大大降低了正常运行过程的误报率，而且能够较早地检测出过程中存在的底物流加速率与搅拌功率故障.MKPCA可以有效处理间歇过程批次间存在的非线性属性，获取过程变量间的非线性关系.     

基于主成分分析的吉林省高校信息化评价

根据吉林省高校信息化发展的实际情况,从高校信息化发展的多维度、多层次和综合性的角度出发,构建了高校信息化综合评价指标体系.采用调查问卷和咨询专家的方法,结合吉林省教育统计年鉴获得数据,并采用主成分分析的方法对吉林省高校信息化进行了评价.     

基于主成分分析的西安市义务教育资源承载力综合评价

科学地评价义务教育资源承载力是制定义务教育发展战略的基础。以实际统计数据为依据,采用主成分分析法分别构建了西安市小学和初中两个学段的教育资源承载力综合评价模型。模型分析结果与相关课题采用其他方法的研究结论相一致。