基于主成分分析法的西部国防工业科技成果产业化影响因素研究

运用定性与定量相结合的方法分析国防科技成果产业化影响因素,构建国防工业科技成果产业化影响因素．体系,并首次将主成分分析法（PCA）运用到该领域中,运用SPSS软件对问卷调查结果进行分析,由原体系中24项影响因素确定了9个主成分,统计结果显示该方法具有较大的现实指导作用。     

基于主成分分析法的设备选购策略研究

介绍一种通过主成分分析选择设备的新方法。根据主成分分析法,可以对多指标进行有效选择,建立一套主要指标评价体系,利用所建立的模型对设备的质量进行综合评价,得到比较满意的结果。     

一种基于主成分回归的线损率成因分析方法研究

针对探索线损率真实成因,进而指导配电网储备项目开发的问题,提出了基于K-means和主成分回归的线损率影响因素分析模型。首先,通过K-means将数据集中具有相似特征的数据聚为同类,进而对每一类数据进行线损率影响因素分析;接着,选取影响线损率的指标,完成数据归一化处理后,使用主成分分析法对指标进行降维处理;最后,通过线性回归的方法得到各指标对线损率的影响系数。基于国网同期线损系统采集的Y市B区35 kV电压等级用户数据,仿真验证了所提基于K-means和主成分回归的线损率影响因素分析方法的有效性。     

基于二维主成分分析的掌纹识别研究

掌纹作为一种新的生物特征可用来进行人的身份识别.论文提出了将二维主成分分析方法(2DPCA)应用于掌纹识别的特征提取,并在PolyU掌纹数据库上利用最近邻分类器与余弦距离度量进行了相应的实验,得到了99.4%的正确识别率.二维主成分分析方法相比主成分分析方法(PCA)方法具有更高的识别率和更快的计算速度,尤其是在小样本训练数据的情况下优势更明显.同时论文也研究了不同应用系统下阈值的选取方法.     

基于非线性主成分分析的车身制造偏差源诊断

对主成分分析在轿车车身制造偏差源诊断方面的不足进行了分析,进而在其基础上提出采用非线性主成分分析,从而更有效、更准确地来对轿车车身制造偏差源进行诊断,并给出了计算实例。实例证明该方法优于主成分分析,并在工程上有较大的可用性。     

变压器故障诊断中的主成分分析研究

电力变压器的正常运行是对电力系统安全,可靠、优质、经济运行的重要保证,用主成分分析思想及方法,对油中溶解气体数据进行分析、降维,用最少的数据代表原变量的最大信息,以利于快速准确地诊断出变压器的故障原因,进而提高变压器的安全、经济运行水平。     

运用主成分分析的城市区域创新能力研究

从区域创新能力的概念以及影响区域创新能力的因素着手,建立了区域创新能力的评价指标体系,运用主成分分析法,对我国9个城市的区域创新能力进行综合评价,得出其区域创新能力的相对排序结果,并对结果进行分析,以期为各城市制定区域经济和技术发展政策提供依据.     

基于主成分分析的飞控系统研制费用估算

飞机飞控系统的寿命周期费用估算与预测是航空工程系统优化和研发的重要环节。本文通过对10种飞控系统的研究发现,飞控系统的种类、功能差异、性能指标虽然与6种关键因素有关,但因素之间的关联度大,从而过去建立的回归模型稳定性差、抽样误差大。本文基于主成分理论和方法,确立了最佳变量子集合,运用SPSS11.0和SAS8.1统计分析软件对6个关键变量进行了主成分分析,建立了飞控系统研制费用多元回归估算模型。模型检验效果良好。从而给出了具有实际应用、可操作性强的飞控系统研制费用的数学模型。为飞控系统研发提供了必要的手段。     

基于主成分分析的直线运动模糊参数估计

为了快速准确地估计直线运动模糊图像中的模糊参数,分析了直线运动模糊参数的长度和方向在频率域图像和倒谱图像中的表现形式,提出了一种基于主成分分析的运动模糊参数估计方法.首先,基于高斯建模对模糊图像中的倒谱图像进行二值化分割,得到倒谱图像中的亮线区域.然后,基于主成分分析提取亮线区域的主成分分量,主成分分量的方向即为模糊角度;依据估计的模糊角度,计算模糊图像傅里叶频率域图像相应角度的Radon变换,进行滤波去“毛刺”处理.最后,通过计算极小值之间的间距,估计模糊长度.实验结果表明:估计的模糊角度和模糊长度平均误差分别为0.138 4°和0.273 9 pixel,在同精度条件下,速度是传统的Radon变换方法的10倍左右,表明该方法能快速、准确地估计直线运动模糊参数.     

基于主成分分析的产品外观设计决策模型

利用主成分分析对产品外观设计方案进行多目标决策,回避了设计评价中常用的评价指标模糊权重系数求解,增强了设计决策的客观性。首先,根据设计师访谈、用户调研和国内外的设计评价研究泛选产品设计评价指标;通过评价指标的公信度评测、重合度评测和效用度评测,消减重复、低效的设计评价指标,确定产品设计评价指标体系;基于主客观指标赋值,建立评价矩阵;最后,计算评价矩阵的相关系数矩阵,求解其主成分及其贡献率,构建综合评价函数。通过具体设计方案评价实验,各主成分代表的意义符合工业设计师的认知,最终评价结果与市场和用户综合评价基本一致。该研究在一定程度上增强了设计评价的客观性和科学性,对产品外观设计决策有实际价值。     

主成分分析在偶件多影响因素重构中的应用

针对液压阀件特性影响因素多的特点,提出利用主成分分析方法对多影响因素进行相关分析,根据各主成分的贡献率对液压阀件特性多影响因素进行重构,实现液压阀件多影响因素特征提取,从而用较少的主成分代替多影响因素。研究结果可以有效的降低液压阀件特性与多影响因素耦合规律的分析难度,同时提高液压阀件特性建模的鲁棒性,解决由于输入变量过多所造成的建模效率下降的难题。     

基于主成分延边州农业机械化水平差异分析

<正>引言农业机械化在发展现代农业中举足轻重,责任重大。农业机械化是指运用先进适用的农业机械,装备农业,改善农业生产经营条件,不断提高农业生产技术水平和经济效益、生态效益的过程。在农业生产中,使用拖拉机、播种机、收割机、机动车辆等进行土地     

基于小波变换和核主成分分析的人脸识别算法

人脸识别是当前模式识别和图像处理领域的研究热点。属于生物鉴别技术的一部分。一个完整的人脸识别系统主要由以下几个基本环节构成：图像预处理、人脸检测与定位、特征提取分类识别。本文主要针对图像的特征提取分类识别环节进行分析和试验：首先应用哈尔小波变换初步提取人脸图像的特征;再对小波系数运用核主成分分析进行最终的人脸特征提取。     

基于主成分分析的特征频率提取算法及应用

通过研究主成分分析(principal component analysis,简称PCA)中有效特征值与信号频率和幅值之间的关系,发现有效特征值的数量是由原始信号中频率成分的个数决定,与幅值、频率和相位的大小无关。信号中每个频率产生两个有效的特征值,且幅值决定协方差矩阵C的特征值在其分布图中的排列顺序。提出了一种基于PCA的特征频率提取算法,该算法可实现对单个或多个特征频率的准确提取。将此方法应用于大型转子系统轴心轨迹的提纯上,效果优于谐波小波和小波包算法。     

框架结构非线性损伤的主成分分析识别方法研究

针对框架结构非线性损伤识别问题,提出一种基于主成分分析的损伤识别方法。利用主成分分析数据压缩和特征提取的特性,首先对结构基准工况响应信号进行处理,提取特征成分,得到主成分模型,然后将结构未知工况响应数据向主成分模型投影,通过构造损伤指标实现对结构非线性损伤的识别。以四层钢框架结构碰撞模型为实验对象,通过螺栓和钢柱构造碰撞非线性损伤源,实验结果表明该方法可有效识别结构的非线性损伤。     

基于区间灰色主成分分析的陶瓷磨削加工性评价

提出了一种陶瓷材料磨削加工性综合评价的新方法。基于区间分析及灰色理论,选取陶瓷材料力学性能参数作为磨削加工性的影响因素,构建区间数样本矩阵,计算区间数绝对灰关联度矩阵,由特征向量确定因素权重,得到影响因素的重要度排序以及陶瓷磨削加工性综合评价值。应用本方法对七种典型工程陶瓷材料的磨削加工性进行综合评价,评价结果客观、全面。可以为陶瓷材料的设计、合理选择陶瓷材料及加工工艺参数提供参考依据。     

基于主成分分析的薄壁结构截面特征形变识别研究

针对薄壁结构一维高阶模型求解复杂、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析的薄壁结构截面特征识别方法.首先,构建了一组基函数捕捉截面变形,建立了薄壁结构的一维高阶模型,基函数被集成在动力学方程中,并通过求解相关的广义特征值问题实现了解耦;然后,基于主成分分析分解特征向量,识别出基函数的轴向变化模式,每个特征向量被正交分解...