出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2004年第1期40-41,共2页
Statistics & Decision
同被引文献174
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1印兴耀,孔国英,张广智.基于核主成分分析的地震属性优化方法及应用[J].石油地球物理勘探,2008,43(2):179-183. 被引量：43
-
2李航飞,汤小华.福建省县域城镇化发展水平空间自相关分析[J].韶关学院学报,2008,29(12):43-48. 被引量：5
-
3陈琳,刘俊民,刘小学.支持向量机在地下水水质评价中的应用[J].西北农林科技大学学报（自然科学版）,2010,38(11):221-226. 被引量：12
-
4李青,陶阳.对我国工业化与城市化相关关系的纵向考察[J].城市问题,1999(1):34-38. 被引量：15
-
5代合治,刘兆德.复合指标法及其在测度中国省域城市化水平中的应用[J].城市问题,1998(4):21-24. 被引量：68
-
6周一星.城市化与国民生产总值关系的规律性探讨[J].人口与经济,1982(1):28-33. 被引量：195
-
7徐林奎.对我国现行城镇化水平指标的探讨[J].城市问题,1989(6):20-21. 被引量：5
-
8胡序威.对我国城镇化水平的剖析[J].城市规划,1983,7(2):23-26. 被引量：12
-
9应志仁.浙江省城镇化水平评价和测定[J].浙江经济,1991,0(1):38-40. 被引量：1
-
10丁志伟,张改素,王发曾.中原地区多尺度城乡收入的时空分异[J].地理研究,2015,34(1):131-148. 被引量：39
引证文献20
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1杨道军,钱新,钱瑜,张玉超.核主成分分析法在生态经济可持续发展评价中应用[J].环境科学与技术,2007,30(12):91-93. 被引量：11
-
2李朝荣,刘扬,李春明.PCA与KPCA在综合评价中的应用[J].宜宾学院学报,2010,10(12):27-30. 被引量：5
-
3李冬琴,王丽铮,王呈方.核主成分分析方法在船型方案综合评价中的应用[J].船海工程,2007,36(2):1-3. 被引量：8
-
4杨永祥,李冬琴.基于KPCA方法的内河干散货运输船型论证[J].造船技术,2008,36(5):8-11. 被引量：2
-
5李磊,金菊良,梁忠民.核主成分分析的参数优化及其在水资源可持续利用综合评价中的应用[J].水利水电科技进展,2009,29(4):36-38. 被引量：11
-
6吴耀,牛俊蜻,郝晋伟.区域城镇化综合发展水平评价研究——以陕西省为例[J].西北大学学报（自然科学版）,2009,39(6):1042-1047. 被引量：23
-
7陈永良,林楠,李学斌.求解大样本核主成分分析模型的Lanczos算法[J].吉林大学学报（地球科学版）,2010,40(1):222-226. 被引量：8
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8严萍.陕西省县域城镇化发展水平的BP神经网络测定研究[J].安徽农业科学,2010,38(28):15857-15859. 被引量：5
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9杨永祥,李冬琴,蒋志勇.基于核主成分分析方法的标准化船型设计优化[J].中国造船,2010,51(4):194-200. 被引量：2
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10陈桂枝.基于灰色关联分析法的城镇化水平的综合评价——以湖北黄冈市为例[J].安徽农业科学,2011,39(9):5610-5612. 被引量：8
二级引证文献165
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1赵家蛟,王丽铮.混沌优化算法在船舶主尺度优化中的应用[J].船海工程,2007,36(5):10-12. 被引量：5
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2王南江,王旭华,耿雪飞.主成分分析法在业主方管理模式选择中的应用研究[J].中国高新技术企业,2009(16):1-2.
-
3张建武,凌乃俊,谢华,钟建东.59000t穿梭油轮船型优化方法[J].江苏科技大学学报（自然科学版）,2010,24(3):233-237. 被引量：3
-
4严萍.陕西省县域城镇化发展水平的BP神经网络测定研究[J].安徽农业科学,2010,38(28):15857-15859. 被引量：5
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5肖慧,刘苏东,黄小燕,金龙.基于核主成分的神经网络集合预报建模研究[J].计算机仿真,2010,27(12):163-166. 被引量：9
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6陈桂枝.基于灰色关联分析法的城镇化水平的综合评价——以湖北黄冈市为例[J].安徽农业科学,2011,39(9):5610-5612. 被引量：8
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7陈永良,李学斌.基于核最小二乘模型的矿产靶区预测[J].吉林大学学报（地球科学版）,2011,41(3):937-944. 被引量：4
-
8岳东杰,李立瑞,郭培闪.主成分分析在GPS高程拟合中的应用[J].河海大学学报（自然科学版）,2011,39(3):323-326. 被引量：6
-
9程砚秋,迟国泰.基于核主成分分析的生态评价模型及其应用研究[J].中国管理科学,2011,19(3):182-192. 被引量：20
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10井晓鹏,周杜辉.县域城镇化水平差异的人工神经网络测定——以陕西省为例[J].城市问题,2011(7):66-68. 被引量：8
-
1苏治,傅晓媛.核主成分遗传算法与SVR选股模型改进[J].统计研究,2013,30(5):54-62. 被引量：27
-
2CPCA-IPC-HKPCA执行市场及技术管理论坛[J].印制电路信息,2007(11):76-76.
-
3梁毅刚,耿立艳,张占福.基于核主成分-最小二乘支持向量机的区域物流需求预测[J].铁道运输与经济,2012,34(11):63-67. 被引量：7
-
4万星火,郭媛媛.基于核主成分分析的工程评标综合评价模型[J].合作经济与科技,2013(12):32-33.
-
5张军,万星火.基于统计分析的研究生教育教学影响因素探析——以河北省部分研究生调查为例[J].中国电力教育（下）,2010(9):40-42. 被引量：1
-
6王桂明,袁美玲.基于KPCA和RS理论的支持向量分类机及其应用研究[J].统计与信息论坛,2008,23(12):9-14.
-
7胡彦蓉,吴冲,刘洪久.基于KPCA-SVM的公路客运量预测研究[J].技术经济与管理研究,2012(1):8-12. 被引量：8
-
8徐义田,王来生,崔文善,张好治.核主成分分析(KPCA)在企业经济效益评价中的应用[J].数学的实践与认识,2006,36(1):35-38. 被引量：17
-
9李艳芝.承接产业转移，打造特色园区——中国（汕头濠江）电子电路工业基地开工建设[J].印制电路资讯,2009(6):61-62.
-
10朱帮助,林健.区域经济社会发展综合评价与预测[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版）,2009,28(1):123-126. 被引量：4
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