基于PCA/FCM的企业信用评价研究

针对我国企业信用评价问题的特点,文章分析了企业信用评价基本原则和主要影响因素,建立了企业信用评价指标体系。企业信用评价是一类包括一系列独立变量的分类问题,将主成分分析与模糊理论引入信用评价中,构建基于PCA/FCM的企业信用评价模型,这使得模型更接近人们的思维方式、指标赋权更为客观。应用该模型及SPSS11.0、MATLAB7.0对所选企业研究显示:该模型非常有效和实用。

基于PCA的高校信息化综合评价研究

结合目前高校的实际情况,建立一套合理的高校信息化评价指标体系;并通过问卷调查,获得9所高校的相应指标值;基于主成分分析法,对指标体系进行降维处理,从而实现对9所高校信息化水平的快速、合理、有效地综合评价。

应用PCA和RBF网络评价建设项目动态联盟候选伙伴的绩效

基于建设项目动态联盟候选伙伴绩效的内涵分析,确定了决定伙伴绩效的因素,构建了伙伴绩效评价的指标体系。通过主成分分析将众多指标进行综合,消除样本间的信息重叠,降低RBF网络的输入维数。针对伙伴绩效系统的非线性特征,采用RBF网络高度非线性映射能力,对某建设项目动态联盟的候选伙伴绩效进行了评价。评价结果表明PCA与RBF网络相结合的方法比单纯的RBF网络方法具有较高的精确度和较好的拟合效果。

基于PCA分析方法的资源型企业财务绩效评价

资源型企业以其庞大的体量和支柱般的作用成为国民经济的重要组成部分,其财务绩效表现事关健康可持续发展,值得高度关注。因此,收集了我国A股资源型上市公司的12项财务指标,采用主成分分析法,通过四个维度的能力,综合评价资源型企业的财务状况和管理能力,并提出改进意见。

基于主成分分析的制造企业信息化评价方法研究

目前,虽然国内有一些关于企业信息化方面的研究,但针对制造企业信息化还没有形成一套比较完整的通用评价指标体系和综合评价方法。为此,在建立制造企业信息化评价指标体系的基础上,以天津制造企业为例,运用主成分分析方法确定了评价指标的权重,介绍了制造企业信息化指数的计算方法,并对企业信息化指数的评价结果进行了分析。

基于主成分分析法的纺织企业技术改造效果评价

从纺织企业技术改造特点出发,构建纺织企业技术改造效果的评价指标体系,建立技术改造效果定量评价的主成分分析模型,该模型既可用于不同企业之间技术改造效果的评价分析,也可用于某一企业技术改造效果的评价。以河南省棉纺织企业为对象进行实证分析,结果表明,该方法能够科学全面地评价纺织企业的技术改造综合效果,有助于企业提高技术改造的投资决策水平。

文化创意企业绩效评价指标体系的构建与实证分析

随着知识经济的迅猛发展,发展文化创意产业已经成为世界各国的国家战略。本文在构建文化创意企业绩效评价指标体系基础上,基于2013年数据,运用主成分分析法具体分析了我国文化创意上市公司的绩效水平,研究结论表明其绩效水平良莠不齐,并据此提出了提升文化创意企业绩效的对策建议。

企业安全生产关键指标体系与风险评价模型

为对企业安全生产现状进行全面、实时的客观评价,避免传统风险评价方法中人工干预造成的偏差,首先,根据事故致因理论提出了屏障-损失层次化关键指标体系,通过挖掘事故事件等结构化数据以及检查文本等非结构化数据实现指标量化;然后,结合主成分分析法(PCA)和熵权法(EW)进行数据降维与风险评价,采用指数平滑方法预测企业下一周期的风险水平,进而建立企业安全生产风险评价模型;最后,将该模型应用于2个油气生产企业。结果表明:该风险评价模型可以通过获取、处理与学习屏障-损失历史数据,实现对当前企业的风险评价以及未来周期的风险预测,并为企业安全管理方向提供指导(消减防护、消除防护以及化学品类危险源屏障等)。

基于多源异构数据的煤矿安全管理效果评估

为探索智慧矿山视角下的煤矿安全管理模式,将生态安全领域中压力-状态-响应(PSR)模型引入煤矿安全管理,构建煤矿安全管理PSR模型,揭示风险隐患因素、煤矿安全状态及安全风险管控效果之间的作用关系;分析煤矿采集的多源异构数据,基于煤矿安全管理PSR模型框架,构建基于词频-逆文档频率(TF-IDF)算法的隐患分类模型和主成分分析(PCA)的煤矿安全评估模型;将该评估模型应用于内蒙古某矿,验证该模型的有效性。结果表明:基于TF-IDF算法的隐患分类模型和PCA的煤矿安全评估模型能够实现煤矿安全管理效果的综合分析,根据分析结果可排查主要安全隐患。

制造业企业信息化评价模型研究

本文以现有理论研究为基础,首先构建了制造业企业信息化指标体系,然后运用基于层次分析法和主成分分析法的指标综合权重设计方法,建立了企业信息化指数综合评价模型,最后通过实证研究确定了制造业企业信息化的重要影响因素,并验证了模型的有效性和可行性。

小微企业生产安全事故应急脆弱性评价

为准确识别影响小微企业生产安全事故应急响应的主要因素,提高其应急响应能力,首先从脆弱性的角度出发,建立小微企业生产安全事故应急脆弱性评价体系;然后引入Z-numbers构建小微企业生产安全事故应急脆弱性评价模型,该模型综合考虑层次分析法(AHP)的主观权重与主成分分析法(PCA)的客观权重,并利用Z-numbers改进模糊综合评价法,以确定脆弱性等级;最后以某小微企业为例,验证评价模型的有效性。结果表明:该小微企业生产安全事故应急脆弱性指数为1.756,评定为“比较脆弱”等级;在4个子体系中,“环境的脆弱性”体系的分值相对较低,应将其作为当前防范重点。

祁连山及周边降水分布聚类检验和典型流域增雨效果评价

祁连山及周边区域地形复杂,降水分布极不均匀,如何科学地分区分型,对把握研究区域降水分布特征具有极为重要的意义。利用该区域31个国家基本站1961—2020年5—9月降水量资料,采用主成分分析方法(PCA)对该区域降水量进行分析,再通过聚类分析(CAST)对该结果进行显著性检验,最后将分区分型结果应用于人工增雨作业效果评估。结果表明:(1)祁连山及周边可分成7个区域(Z1~Z7),累积方差贡献率超过78%。(2)这7个区域分别以乐都、海晏、野牛沟、武威、高台、临泽、刚察为中心点,划分结果与降水量、地理地形、海拔高度显著关联。(3)依托区域历史回归统计方法对人工增雨作业效果进行评价,发现1992—2020年石羊河流域5—9月绝对增雨量、相对增雨率分别为8.91 mm、6.51%,其中7月最高(6.30 mm、21.86%),8月次之(5.44 mm、16.11%)。基于地面降水量的作业效果评价往往受对比区选择的影响,聚类检验方法不仅有助于复杂地形下降水量的分区研究,还为科学选择对比区提供了客观依据。

基于PSO-BP的应急通信感知装备效能评价方法

应急通信感知装备效能评价可支撑相关装备的发展规划,而现有评价方法主观性强,且自适应能力有待提升。因此,提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的改进反向传播(back propagation, BP)神经网络的应急通信感知装备效能评价方法,旨在建立客观精准的效能评价。首先面向实战效能构建了三级效能评价指标体系,然后将样本数据进行主成分分析法降维,建立BP神经网络回归模型,并结合PSO算法对模型的连接权值与阈值进行优化,形成PSO-BP模型以避免局部极小值问题,获得可评价具体装备效能时的神经网络模型。实例分析表明,PSO-BP相较于BP神经网络模型评价的均方误差减少了28.18%,表明PSO-BP模型具有更高的准确性。

主成分分析在甘肃省中小企业信息化绩效评价中的应用

企业信息化是国民信息化的基础,是推进国民信息化的重中之重。甘肃省中小企业也紧跟时代步伐,加快企业信息化的建设。本文根据甘肃省中小企业的实情,提出采用主成分分析法对甘肃省中小企业信息化建设绩效进行事先评价,为企业信息化决策提供参考和依据。

应用EN、PCA和RBF网络评价建设项目动态联盟的候选投标项目

基于建设项目动态联盟候选投标项目评价的内涵分析,确定了候选投标项目评价的决定因素,构建了候选投标项目评价的指标体系。首先通过计算欧氏贴近度,剔除了贴近度较小的指标,然后采用主成分分析将众多指标进行综合,消除样本间的信息重叠,降低RBF网络的输入维数。针对候选投标项目评价系统的非线性特征,采用RBF网络高度非线性映射能力,对某建设项目动态联盟的候选投标项目进行了评价。评价结果表明EN、PCA与RBF网络相结合的方法比PCA与RBF网络相结合的方法及单纯的RBF网络方法具有较高的精确度和较好的拟合效果。整个数据处理过程用软件完成,成本低廉、运算速度快捷,能够克服数据处理流程的复杂性,具有较好的实用性。