基于专利信息评价和挖掘智能机器人领域技术创新人才——主成分分析法(PCA)的视角

挖掘技术创新人才,是实现人才强企、强校的重要策略,是国家科技人才体系建设的重要一环,可以优化科研财政支出结构、完善人才发展投入机制、提高科研效率。基于专利是衡量技术创新能力和水平的重要指标,以智能机器人领域为例,对发明人进行专利信息统计,从数据库中选择及计算能反映其技术创新的多指标,结合主成分分析法筛选指标特征,构建技术创新人才评价指标体系。通过因子得分,对发明人进行评价和排序;通过共现矩阵和聚类分析,挖掘智能机器人领域中的技术创新人才及团队。

基于主成分分析法(PCA)的广西各地市高新技术企业创新能力评价

文章通过分析广西高新技术企业创新发展现状,筛选反映地区高新技术企业创新内涵和规律的指标,运用主成分分析法对全区14个地市高新技术企业的创新能力进行了分析和排序,为进一步了解广西高新技术企业发展状况,更好地指导地区高新技术企业发展提供一定的依据。

主成分分析下电力变压器故障的自动化检修技术研究

本文研究了基于主成分分析的电力变压器故障自动化检修技术。主要分析电力变压器内部故障引发的振动信号特征,提出了利用交叉小波变换提取振动特征的方法。介绍了主成分分析(PCA)和核主成分分析(KPCA)在降维和特征提取中的应用后,通过降维后特征数据的SoftMax回归分类器模型,实现了变压器故障类型的自动分类和诊断。并通过实验验证了本文方法在不同类型变压器故障中的高效性和准确性,为电力变压器的维护和检修提供了重要参考。

结合主成分分析及生产函数的电网智能技术评价探讨

为科学合理评价智能技术总体发展水平及其对智能电网经济效益带来的促进作用,文中提出一种利用主成分分析理论改进的广义生产函数模型。该模型对投入产出要素下的多元评价指标体系进行降维和去相关处理,利用重构后的综合主成分评价指标量进行基于广义生产函数模型的智能技术发展水平测算,通过索洛余值法求解智能技术进步率及其对产出的贡献度,根据希克斯定义测算智能技术进步倾向,最终规划出电网智能技术评价流程。相关算例验证了该评价方法的正确性与可行性。

关键事件技术与主成分分析法在高校图书馆服务质量评价中的应用

文章采用关键事件技术以定性研究的方式搜集读者的感知经历,分析情境化的数据信息,进而提炼有价值的关键因子。由于关键事件技术存在用户主观性偏差、关键因子影响力不明确的局限,继而运用主成分分析法以定量研究的方式从图书馆专业人员的角度对关键因子实施客观加权。最后透过象限图直观展现两种方式的分析结果,有针对性地分析影响读者满意度的服务质量改善点,为图书馆服务质量的综合管理与提升提供支持。

井控主成分分析技术在储层预测中的应用

南堡凹陷中浅层火成岩类型多、非均质性强,利用单一技术方法难以有效刻画火成岩和砂岩储层的空间分布,制约了中浅层砂岩油气藏的勘探开发。在岩石物理交会分析基础上,利用对岩性响应敏感的纵波阻抗、伽马、泊松比和甜点4类地震属性和PCA主组分降维技术,对玄武岩、蚀变火成岩、砂岩、泥岩四类岩性进行了有效的区分,利用创新的井控综合解释技术获得了最终岩性体数据,达到在复杂岩性背景下准确识别砂岩储层的目的。结果表明,地震预测与实钻情况吻合程度较高,达到87.1%,预测的火成岩与砂岩分布特征与区域地质认识相匹配,为研究区滚动开发和开发调整提供了有力技术支撑。

主成分分析法在生物技术专业核心课程成绩评价中的应用

以生物技术专业59名学生13门课程的原始成绩作为数据样本,应用DPS数据处理软件进行主成分分析,并对学生的成绩进行综合评价,认为生物化学、细胞生物学、分子生物学、酶工程、细胞工程等课程成绩最能代表该专业学生的综合学习效果,同时给出了学生综合得分排名的方法。

基于主成分分析的江苏省高技术服务业发展评价研究

高技术服务业对江苏经济产生带动作用,具有低碳经济效应,并呈现产业集聚化态势。通过构建高技术服务业发展的评价指标体系,采用主成分分析法提炼影响高技术服务业发展的因素,并测算、比较江苏省和中国大陆其他30个省份高技术服务业的发展水平,研究表明江苏高技术服务业的发展水平在全国位列第3,同时指出江苏省高技术服务业存在的问题。

基于主成分分析法的制造业产业技术创新评价模型及应用

文章对国内外研究文献进行了系统分析,结合我国制造业产业实际情况,提出7个评价我国制造业产业技术创新的指标;基于多元统计中的主成分分析法,建立了一种制造业产业技术创新评价模型,并对我国29个制造业产业进行了实证分析;研究结果表明,该评价模型能科学、合理地反映我国制造业产业技术创新的实际状况。

基于主成分分析的我国区域技术能力测度研究

在文献评述的基础上,提出了测度区域层面技术能力的思路,即基于技术能力过程视角并结合区域环境支撑因素。据此构建了区域技术能力评价指标体系,运用主成分分析法对我国4大经济区域31个省市的区域技术能力进行了测度和排序,发现我国区域技术能力呈现东中西部阶梯状递减的分布形态,并对其形成原因进行了探讨。

我国区域高技术服务业发展水平评价研究——基于主成分分析法

高技术服务业是我国发展服务型经济的必然要求,其形成与发展既遵循一般产业发展规律,又具有自身的特殊性。在设计高技术服务业发展水平评价指标体系的基础上,运用主成分分析法对我国部分省市高技术服务业的发展水平进行了分析与评价,研究结论显示我国区域高技术服务业发展水平参差不齐。在此基础上探讨了促进高技术服务业发展的相关政策建议。

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

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。

基于加权主成分分析的企业技术创新绩效评价模型研究

综合运用主成分分析法和层次分析法,建立了系统综合评价的AHP变量加权主成分分析模型。在构建企业技术创新绩效综合评价指标体系的基础上,基于该模型方法给出了一个评价实例。最后,讨论了模型方法使用中的若干改进思路,以提高评价的稳定性和效果。

基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断

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。

基于主成分分析的高技术产业转型升级探讨

我国的高技术产业在经济增长中扮演了重要的角色,由于当前存在的问题,高技术产业也急需提升产业转型升级能力。通过主成分分析法对影响我国高技术产业转型升级能力因素进行分析,指出影响高技术产业转型升级能力的主要因子,对我国5个高技术产业的转型升级能力进行分析评价,并对提升我国高技术产业的转型升级能力提出政策建议。

基于PCA主成分分析的人脸检测实现与分析

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.

高新技术产品的主成分分析评价法

针对我国高新技术产业管理的实际，设计了高新技术产品评价的主成分分析法．该 方法为高新技术产品、企业及产业评价和产业政策研究奠定了基础，也为实现定期滚动地评价 高新技术产品提供了一种现实可行的方法．

山西省高新技术产业动态效率与我国发达地区比较研究——基于主成分分析和DEA-Malmquist生产率指数法

利用山西省与我国发达地区高新技术产业2001—2010年的数据,结合主成分分析和DEA-Malmquist生产率指数法,比较各地区高新技术产业的动态效率。结果显示:山西省高新技术产业生产效率与发达地区相比存在较大差距;2001—2005年,技术进步是促进山西省高新技术产业生产率增长的主导力量,2006—2010年,规模效率则成为主要动力;10年来,山西省高新技术产业纯技术效率变动指数一直保持不变,制约山西省高新技术产业生产率增长的主要原因是规模效率变动指数与技术变动指数的反向变化。

主成分分析(PCA)法在地方标准《加油站成品油抽样技术规范》技术验证中的应用

成品油质量监督抽查中抽样是关键环节。由于汽油和柴油是易挥发、易受污染变质的不稳定液体石油产品,所以抽样油品的真实性、代表性对检测结果影响重大。云南省地方标准DB53/T 404-2012《加油站成品油抽样技术规范》首次明确了流通领域加油站成品油的抽样技术方法,填补国内空白。2016年,该标准第一次修订,将马口铁桶和棕色玻璃瓶一并列为抽样容器。本文将主成分分析方法(PCA)应用于标准修订的技术验证中,对成品油储运过程中马口铁材质盛装容器对油品质量变化的影响作出系统评估,得出抽样方法能够保证所抽油品真实性、代表性的结论,不仅大大提高了工作效率,且有效保证了油品抽样的合法性、科学性、严谨性和规范性。