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基于PCA主成分分析的人脸检测实现与分析 被引量：10
1
作者 孙崇璇 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第6期439-443,共5页
介绍了基于PCA主成分分析的人脸检测原理,提出使用直方图均衡和切割图像的方法弱化非人脸特征信息干扰,提升主成分分析效果.并通过对35幅原始灰度人脸样本进行训练,使用Matlab实现全部分析步骤,并成功通过信噪比阈值判定完成了对样本空... 介绍了基于PCA主成分分析的人脸检测原理,提出使用直方图均衡和切割图像的方法弱化非人脸特征信息干扰,提升主成分分析效果.并通过对35幅原始灰度人脸样本进行训练,使用Matlab实现全部分析步骤,并成功通过信噪比阈值判定完成了对样本空间外的人脸图像与非人脸图像的区分. 展开更多
关键词 人脸检测 MATLAB实现 pca主成分分析 直方图均衡 人脸归一化
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基于PCA主成分分析和BP神经网络企业库存预测的研究 被引量：3
2
作者 腾杨刚 陈劲杰 葛桂林 《软件工程》 2018年第7期14-16,13,共4页
近年来,人力资源和物流及仓储成本的不断攀升,导致零件制造成本不断上升,而准确的库存预测有助于企业据此调整生产计划,降低制造成本,有助于实现企业利润最大化。本文通过PCA主成分分析方法确定影响企业库存的因素,编写python代码分析... 近年来,人力资源和物流及仓储成本的不断攀升,导致零件制造成本不断上升,而准确的库存预测有助于企业据此调整生产计划,降低制造成本,有助于实现企业利润最大化。本文通过PCA主成分分析方法确定影响企业库存的因素,编写python代码分析出影响库存的主要因素,包括订单、当月销量等因素,提出JIT即零库存作为企业库存管理的发展方向。随后选取影响库存的因素,分析并计算相关网络参数,建立BP神经网络,用MATLAB编写预测算法,预测9月的库存,确认预测的合理性,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 pca主成分分析 BP神经网络 库存预测 PYTHON 机器学习
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基于PCA主成分分析法的民营经济发展环境评价分析 被引量：2
3
作者 郭建斌 《南昌航空大学学报（社会科学版）》 2014年第3期50-55,共6页
民营经济是我国区域发展的重要支撑力量,客观评判民营经济发展环境,正确选择发展思路,是各地方在日趋复杂的地区交流与合作中面临的具有现实意义的课题。在构建民营经济发展环境评价指标体系的基础上,选取南昌2007—2012年民营经济发展... 民营经济是我国区域发展的重要支撑力量,客观评判民营经济发展环境,正确选择发展思路,是各地方在日趋复杂的地区交流与合作中面临的具有现实意义的课题。在构建民营经济发展环境评价指标体系的基础上,选取南昌2007—2012年民营经济发展的相关数据,采用PCA主成分多元分析法,对民营经济发展环境进行实证分析,以期得到科学合理的评价分析结果,为优化民营经济发展环境和强化区域竞争力提供智力支持。 展开更多
关键词 pca主成分分析法 民营经济 发展环境 评价
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基于主成分分析法和改进随机森林算法的锚泊安全性评价
4
作者 张宇航 史国友 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期60-67,103,共9页
针对传统锚泊安全评价方法存在的模糊性和局限性问题,提出一种基于真实数据的客观评价方法,以提高评价的准确性和可靠性。基于国内外多个组织的锚泊事故报告以及船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)和船舶交通管理系... 针对传统锚泊安全评价方法存在的模糊性和局限性问题,提出一种基于真实数据的客观评价方法,以提高评价的准确性和可靠性。基于国内外多个组织的锚泊事故报告以及船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)和船舶交通管理系统(vessel traffic services,VTS)提供的信息,建立锚泊安全评价指标体系,并构建锚泊船的小规模数据集。运用主成分分析法(principal component analysis,PCA)得出综合影响因子,再通过基于样本增量学习的随机森林(incremental sample-based random forest,ISRF)算法得出锚泊安全指数,并开发锚泊安全评估软件,使评价过程更加便捷、高效。实例验证表明,PCA与ISRF算法结合的方法不仅能准确评价锚泊安全性,还能快速得出评价结果,满足船舶在抛锚前对锚泊安全性进行快速、准确评估的要求。 展开更多
关键词 锚泊安全评价 随机森林 增量学习 主成分分析法(pca)
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基于主成分方法研究钢纤维增强混凝土劈裂破坏的损伤机制
5
作者 李涛 任会兰 +2 位作者 宁建国 宋水舟 檀日晶 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期221-231,共11页
研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制,对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统,采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m 3)劈裂破坏过程中的声发射信号,并结合主成分分析法和k-me... 研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制,对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统,采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m 3)劈裂破坏过程中的声发射信号,并结合主成分分析法和k-means聚类算法,对混凝土和钢纤维混凝土的损伤特征进行分析。结果表明,钢纤维的加入抑制了混凝土中裂纹扩展,有效地改善了混凝土的峰后韧性;声发射计数和能量参数变化特征反映了钢纤维混凝土试件宏观变形、破坏的细观损伤演化过程。最后,识别出了钢纤维混凝土中砂浆基体开裂和钢纤维拉拔的两种损伤机制。与砂浆基体开裂相比,钢纤维拉拔产生的声发射信号具有计数高、幅值高、能量强和持续时间长的特征。 展开更多
关键词 钢纤维增强混凝土(SFRC) 声发射技术 主成分分析(pca) K-MEANS聚类
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基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断 被引量：4
6
作者 胡小晨 郭宁 +1 位作者 沈拓 董德存 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-40,共6页
针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约... 针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约特征值的改进深度森林模型提高数据处理能力,增强模型内在特征代表性。结果表明,改进深度森林模型故障诊断准确率为97.62%,验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 S700K转辙机 主成分分析(pca) 深度森林(gcForest)算法
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基于核方法和主成分分析(PCA)的探地雷达目标特征提取新方法 被引量：4
7
作者 胡进峰 周正欧 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第6期581-584,共4页
常用探地雷达目标特征提取方法LDA(又称为FDA)直接在低维的探地雷达数据空间提取探地雷达目标特征, 提取的探地雷达目标特征的区分度小;常用的正则化技术存在正则化参数选取困难的问题。本文提出先通过基于核方法的 非线性变换把低维的... 常用探地雷达目标特征提取方法LDA(又称为FDA)直接在低维的探地雷达数据空间提取探地雷达目标特征, 提取的探地雷达目标特征的区分度小;常用的正则化技术存在正则化参数选取困难的问题。本文提出先通过基于核方法的 非线性变换把低维的探地雷达样本数据投影到高维空间,然后在高维空间中用PCA对奇异的核矩阵降维重建,最后对重 建后的非奇异核矩阵用LDA提取探地雷达目标特征。对实测数据的对比处理分析表明,本文所提探地雷达目标特征提取 方法优于其它方法。 展开更多
关键词 探地雷达 特征提取 核方法 主成分分析(pca) 正则化技术 正则化参数
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基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归的红枣产量预测 被引量：3
8
作者 李晋泽 赵素娟 +3 位作者 李宁 李俊成 刘森 马继东 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第4期1425-1432,共8页
随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,以山西省1993—2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal compone... 随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,以山西省1993—2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal component analysis-fruit fly optimization algorithm-support vector regression,PCA-FOA-SVR)的红枣产量预测模型。首先利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对数据进行降维处理,以5维的指标作为输入变量,产量作为输出变量;其次以支持向量机回归(support vector regression,SVR)为基础模型,利用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对SVR参数惩罚因子c和核函数参数g进行寻优,构建PCA-FOA-SVR模型。对试验结果进行验证。发现PCA-FOA-SVR的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、决定系数R 2分别为3.11、3.01、0.96,SVR的各指标分别为5.33、4.07、0.9,分别提高了41.7%、26%、6.7%,最后通过GM(1,1)对各维度的数据进行预测,利用PCA-FOA-SVR模型对未来10年山西省红枣产量进行预测,结果显示在2025年红枣产量会达到一个峰值,对后续相关研究提供了一定的科学依据。 展开更多
关键词 红枣产量预测 支持向量机回归(SVR) 果蝇算法(FOA) 主成分分析(pca)
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基于主成分降维的海面散射系数快速预测方法
9
作者 刘悦 董春雷 +1 位作者 孟肖 郭立新 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期21-28,共8页
海面电磁散射特性与海浪参数、雷达参数等多种影响因素存在复杂的依赖关系,传统大场景海面电磁散射预测模型在面临多参数高维度映射时容易出现过拟合问题,选择合适的降维方法和模型参数是提高模型性能的有效手段。本文提出了一种基于主... 海面电磁散射特性与海浪参数、雷达参数等多种影响因素存在复杂的依赖关系,传统大场景海面电磁散射预测模型在面临多参数高维度映射时容易出现过拟合问题,选择合适的降维方法和模型参数是提高模型性能的有效手段。本文提出了一种基于主成分分析(principal components analysis,PCA)降维的海面电磁散射快速预测方法。首先,利用文氏海谱和海面电磁散射模型构建后向散射系数仿真数据集;然后,引入PCA法降低仿真参数维度,提取主要特征;最后,基于最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)建立非线性回归模型,输入降维数据进行预测,并评估预测结果的精度。通过对比不同降维比例的预测结果,分析了主成分降维对模型性能的影响。结果表明,对仿真参数进行适当降维能够显著增加模型精度,提升模型的解释能力。当降维比例为25%左右时模型精度达到最优,当降维比例大于40%时模型精度显著下降,不利于海面电磁散射预测。 展开更多
关键词 主成分分析(pca) 海面电磁散射预测 最小二乘支持向量回归机(LSSVR) 半确定性面元法 参数降维
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矩阵数据基于鲁棒主成分分析的距离加权判别分析 被引量：1
10
作者 葛焌迟 赵为华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2073-2079,共7页
距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩... 距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩阵数据鲁棒距离加权判别(RDWD-2D)模型。特别地,该模型以有监督的方式对数据矩阵进行鲁棒主成分分析,并同步实现干净数据的恢复与分类。在MNIST和COIL20数据集上的实验结果表明,针对有噪声污染或数据缺失的矩阵数据,与DWD-2D、RPCA+DWD等模型相比,RDWD-2D模型有最好的数据恢复能力和最高的分类准确率;同时RDWD-2D模型对于数据污染度也有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 鲁棒分类模型 距离加权判别(DWD) 矩阵数据 主成分分析(pca)
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主成分分析(PCA)和聚类分析(CA)方法在SWB数据分析中的应用 被引量：2
11
作者 罗先文 《玉溪师范学院学报》 2004年第12期25-30,共6页
在主观幸福感(SWB)的研究中,相关分析,回归或多元回归分析经常被用于数据的统计分析.考虑到SWB数据中通常包含着许多的变量,过于简单的分析处理方法将导致数据中信息的流失.本文将主成分分析(PCA)和聚类分析(CA)方法应用到SWB数据分析上... 在主观幸福感(SWB)的研究中,相关分析,回归或多元回归分析经常被用于数据的统计分析.考虑到SWB数据中通常包含着许多的变量,过于简单的分析处理方法将导致数据中信息的流失.本文将主成分分析(PCA)和聚类分析(CA)方法应用到SWB数据分析上,力求对SWB的原始数据有更加详细的了解和认识,并为今后类似问题的数据分析提供一个新的途经. 展开更多
关键词 主观幸福感(SWB) 主成分分析(pca) 聚类分析(CA) 文化体系
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结合拉曼光谱主成分分析-线性判别进行蛇纹石玉产地溯源的探索
12
作者 叶旭 杨炯 +1 位作者 丘志力 岳紫龙 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2551-2558,共8页
蛇纹石是中国最早使用的玉石之一,开展蛇纹石玉的产地溯源探索,对认识中国古代玉文化发展历程,重建古代玉石贸易路线均有重要的意义。但由于蛇纹石玉产地众多,目前尚没有成熟的蛇纹石玉产地溯源的判别技术。以产自陕西汉中、甘肃敦煌、... 蛇纹石是中国最早使用的玉石之一,开展蛇纹石玉的产地溯源探索,对认识中国古代玉文化发展历程,重建古代玉石贸易路线均有重要的意义。但由于蛇纹石玉产地众多,目前尚没有成熟的蛇纹石玉产地溯源的判别技术。以产自陕西汉中、甘肃敦煌、河南栾川、辽宁岫岩、山东泰安、甘肃武山6地的蛇纹石玉为研究对象,在66块样品上共采集到200个高质量拉曼光谱数据,并在对测试结果进行主成分分析(PCA)的基础上建立了线性判别分析(LDA)的产地判别模型。结果显示,不同产地蛇纹石玉的矿物组成有所差异,汉中蛇纹石玉的主要矿物成分有纤蛇纹石和利蛇纹石两种;敦煌蛇纹石玉则为纤蛇纹石和利蛇纹石的均匀混合型;泰安蛇纹石玉的主要矿物成分有利蛇纹石(墨玉)和叶蛇纹石(碧玉和翠斑玉)两种;河南栾川、辽宁岫岩、甘肃武山蛇纹石玉的主要矿物成分均为叶蛇纹石。在严格控制实验条件的前提下,将拉曼光谱数据结合PCA+LDA分析可以对不同产地的蛇纹石玉进行区分,所建立的LDA判别模型的训练集数据和测试集数据的产地判别正确率分别达到了96.25%和92.50%。这显示出利用无损检测拉曼光谱技术进行蛇纹石玉产地溯源具有潜在价值。将拉曼光谱无损检测数据结合统计学或机器学习方法来构建判别模型可能是解决蛇纹石玉产地溯源瓶颈新的技术路径。 展开更多
关键词 蛇纹石玉 拉曼光谱 产地溯源 主成分分析(pca) 线性判别分析(LDA)
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星云湖污染源的主成分分析（PCA）研究
13
作者 杨中宝 李朝峰 吕伟 《云南农业科技》 2006年第B10期21-24,共4页
测定了星云湖底泥沉积物中的重金属、TP、TN和有机质含量。主成分分析结果表明，前4个主成分的贡献率分别为31．831％、19．588％、16．481％、11．058％，第一主成分以TP、Pb的载荷最高，其次为Pb、Cd、Cr、As及TP；第二主成分以有机质... 测定了星云湖底泥沉积物中的重金属、TP、TN和有机质含量。主成分分析结果表明，前4个主成分的贡献率分别为31．831％、19．588％、16．481％、11．058％，第一主成分以TP、Pb的载荷最高，其次为Pb、Cd、Cr、As及TP；第二主成分以有机质、Fe、Cu等元素载荷为主；第三和第四主成分以TN的载荷最高。表明星云湖的污染主要来源于工业污染、农业污染、有机质降解过程。 展开更多
关键词 污染源 主成分分析(pca) 星云湖 沉积物
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企业物流绩效评价的主成分分析(PCA)方法 被引量：16
14
作者 焦癑 孙晓东 胡劲松 《物流技术》 2005年第6期47-49,共3页
以企业物流绩效为研究对象,建立了物流绩效评价的指标体系,利用主成分分析方法对物流绩效进行综合评价,实例分析表明该方法能有效地评价企业物流绩效,符合客观实际,评价结果全面、合理。
关键词 主成分分析(pca) 物流绩效 企业物流
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主成分分析(PCA)在地学研究中的应用进展 被引量：4
15
作者 崔璇 武亮 《中山大学研究生学刊（自然科学与医学版）》 2009年第4期41-48,共8页
主成分分析(PCA)作为多元统计分析的一个重要分支,随着理论的完善和计算机技术的进步,被广泛应用解决地学问题。作为一种有力的分析工具,其在地学各分支学科都有应用,尤其在气象和遥感等领域应用广泛。目前,随着应用过程中方法本身的完... 主成分分析(PCA)作为多元统计分析的一个重要分支,随着理论的完善和计算机技术的进步,被广泛应用解决地学问题。作为一种有力的分析工具,其在地学各分支学科都有应用,尤其在气象和遥感等领域应用广泛。目前,随着应用过程中方法本身的完善,地学主成分分析应用的发展呈现出多样化发展以及与新方法结的态势,成为解决地学问题的利器。 展开更多
关键词 主成分分析(pca) 地学研究
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主成分分析方法(PCA)在车辆牌照识别中的应用 被引量：5
16
作者 邬岚 张桂林 《计算机与数字工程》 2007年第3期110-112,共3页
将主成分分析方法(PCA)应用于车牌识别。首先根据采集到样本分类构造各类样本对应特征子空间,然后对待识别字符图片进行预处理,再分别向各类特征空间投影,根据重构误差判断类别识别字符。
关键词 车牌识别 特征空间 奇异值分解(SVD) 主成分分析(pca)
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不相交主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)用于差异表达基因的识别 被引量：1
17
作者 苏振强 HONG Hui—Xiao +3 位作者 TONG Wei-Da PERKINS Roger 邵学广 蔡文生 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1640-1644,共5页
建立了一种基于不相交主成分分析(Disjoint PCA)和遗传算法(GA)的特征变量选择方法,并用于从基因表达谱(Gene expression profiles)数据中识别差异表达的基因.在该方法中,用不相交主成分分析评估基因组在区分两类不同样品时的区分能力;... 建立了一种基于不相交主成分分析(Disjoint PCA)和遗传算法(GA)的特征变量选择方法,并用于从基因表达谱(Gene expression profiles)数据中识别差异表达的基因.在该方法中,用不相交主成分分析评估基因组在区分两类不同样品时的区分能力;用GA寻找区分能力最强的基因组;所识别基因的偶然相关性用统计方法评估.由于该方法考虑了基因间的协同作用更接近于基因的生物过程,从而使所识别的基因具有更好的差异表达能力.将该方法应用于肝细胞癌(HCC)样品的基因芯片数据分析,结果表明,所识别的基因具有较强的区分能力,优于常用的基因芯片显著性分析(Significance analysis of microarrays,SAM)方法. 展开更多
关键词 基因芯片 主成分分析(pca) 遗传算法(GA) 基因芯片显著性分析(SAM) 偶然相关
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基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的耙吸挖泥船工况分析 被引量：2
18
作者 潘志伟 俞孟蕻 苏贞 《水运工程》 北大核心 2019年第7期231-236,共6页
土质信息对于耙吸挖泥船的挖掘与装舱过程的控制策略具有重要意义,但耙吸挖泥船的耙头无法直接感知土质信息。基于实船数据,通过主成分分析(PCA)对非线性耦合的疏浚数据进行线性可视化和特征分析,对土质信息与工况信息的关联性进行研究... 土质信息对于耙吸挖泥船的挖掘与装舱过程的控制策略具有重要意义,但耙吸挖泥船的耙头无法直接感知土质信息。基于实船数据,通过主成分分析(PCA)对非线性耦合的疏浚数据进行线性可视化和特征分析,对土质信息与工况信息的关联性进行研究。采用支持向量机(SVM)构建分类器,对土质工况进行分类识别。结果表明,该方法能够有效识别不同的土质工况,实现了土质信息的间接感知。 展开更多
关键词 耙吸挖泥船 工况识别 主成分分析(pca) 支持向量机(SVM)
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主成分分析法和熵值法在农村居民点集约利用评价中的比较 被引量：117
19
作者 赵丽 朱永明 +2 位作者 付梅臣 张蓬涛 曹银贵 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期235-242,共8页
土地集约利用评价方法的选择直接决定了评价结果的准确性。该文以石家庄市为例,从利用程度、投入强度、产出效果和可持续性4个方面构建指标体系,采用主成分分析法(PCA)和熵值法,对1999、2005和2008年3个时间点的农村居民点用地集约度进... 土地集约利用评价方法的选择直接决定了评价结果的准确性。该文以石家庄市为例,从利用程度、投入强度、产出效果和可持续性4个方面构建指标体系,采用主成分分析法(PCA)和熵值法,对1999、2005和2008年3个时间点的农村居民点用地集约度进行评价,在此基础上对2种评价方法进行了对比分析。研究结果表明:对于集约度等级划分,2种方法测算的农村居民点集约度级别差基本控制在±1范围内,仅个别县(市)级别差为±2。对于集约度变化率,2种方法在1999-2005年、2005-2008年和1999-2008年3个不同时段数值变化方向上基本保持一致,熵值法测算所得农居点集约度的变化率明显高于PCA测算所得集约度变化率。对于空间分布上,在同一时间点2种方法所划分的农居点集约度具有一定的一致性,但也表现出一定的差异性。2种方法的结果差异主要与其计算所得的权重差异、结果处理差异、方法理论差异、数据标准化处理差异等有关。建议在农居点集约度评价中,如果涉及一个或多个时间段的评价,熵值法较为适用;如果仅对某一具体年份进行评价,则可考虑采用PCA方法。 展开更多
关键词 土地利用 主成分分析(pca) 农村地区 熵值法 石家庄市
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基于主成分分析与Fisher判别分析法的矿井突水水源识别方法 被引量：85
20
作者 鲁金涛 李夕兵 +2 位作者 宫凤强 王希然 柳皎 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期109-115,共7页
为有效地预防矿井突水事故,及早识别突水水源是关键工作之一。根据矿井各含水层水化学成分的差异性,选取7种水化学成分指标作为突水水源识别的样本变量。在此基础上,采用主成分分析(PCA)与Fisher判别分析相结合的方法建立突水水源判别... 为有效地预防矿井突水事故,及早识别突水水源是关键工作之一。根据矿井各含水层水化学成分的差异性,选取7种水化学成分指标作为突水水源识别的样本变量。在此基础上,采用主成分分析(PCA)与Fisher判别分析相结合的方法建立突水水源判别模型。以新庄孜煤矿不同水层的水化学特征资料中的33个为学习样本,12个为预测样本,对该模型进行检验和应用,并与传统Fisher判别分析模型的结果进行比较。研究结果表明:利用PCA与Fisher突水水源判别模型能够有效地消除样本变量指标间的相互影响,使突水水源判别结果更加准确。 展开更多
关键词 FISHER判别分析 矿井突水 水源判别 主成分分析(pca) 矿井水文地质
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