基于聚类算法的空气动力实验数据分析

针对实验教学中由于实验数据繁多导致学生在处理时无法正确归类,使得实验结果偏离实验标准的现象,本文提出了一种常用的实验数据分析方法——聚类算法。首先就聚类的概念以及聚类的一般过程进行简要介绍,并对聚类相似度量准则进行概括;然后以空气动力学演示实验课中的NACA0012翼型表面压强分布实验为例,基于SPSS软件运用聚类算法中的K-means算法将典型翼型的31个位置在不同迎角下翼型表面压强差聚为四类;最后将聚类后的数据导入Origin软件中,进行数据拟合后得到翼型表面压强随迎角变化趋势图,为后续计算翼型在不同迎角下的压强系数和升力系数奠定基础,可为学生在实验中进行数据分析时提供有力的参考。

科技创新人才创新绩效指标体系构建与评价——基于SPSS与隶属度转换算法

本文基于科技创新人才的态度和行为,从创新意愿、创新行为、创新能力、创新支持和创新成果5个方面初步构建了科技创新人才创新绩效评价指标体系;根据指标设计问卷并以某企业为例进行分析,运用SPSS分析了问卷量表的信度和效度并确定最终评价指标体系;引入隶属度转换算法构建了科技创新人才创新绩效评价模型并验证了可行性和有效性。

带车辆路线安排的多配送中心选址问题的求解——基于SPSS和遗传算法

研究了带车辆路线安排的多配送中心选址问题。首先根据宏观的定量指标对需求点运用SPSS进行区域划分,将一个多配送中心选址问题转化为多个单配送中心选址问题,然后,在一辆配送车一次只能为一个需求点供货的情况下,建立并求解了单配送中心选址问题的整数线性规划模型;在一辆配送车一次可以为多个需求点供货的情况下,用遗传算法求出了最佳车辆配送路线和最佳选址位置。

组距数列资料SPSS中位数算法分析与改进

目的探讨组距数列资料用SPSS计算中位数的方法。方法对于组距数列资料,为了描述方便,按照SPSS计算方法的不同,将中位数的计算方法区分为组中值法、探索法和公式法3种。通过作者编制的SPSS中位数运算程序,得到运算结果。结果指出了对于相同的组距数列资料用这3种方法得到的中位数结果存在明显差别,其中组中值法与公式法计算结果比较接近,探索法与其它两种方法的计算结果差别比较明显。分析了造成这种明显差别的原因是由于SPSS系统将组中值当作测量值而不是当作组中值进行计算。为了消除这种差别,作者编写了针对组距数列资料用SPSS计算中位数的通用程序,提出了解决此类问题的正确方法。实证分析表明,该SPSS中位数运算程序结果正确。结论对于组距数列资料运用该SPSS中位数运算程序计算结果准确,该运算程序丰富和完善了SPSS软件系统,有利于统计分析相关人员能够获得比较满意的统计分析结果。

基于TOPSIS算法对火灾报警器系统的综合评价

针对火灾报警系统各类型部件以及各大队辖区的综合管理水平进行研究。首先,运用SPSS软件对数据进行平方和归一化,建立TOPSIS理想模型,通过EXCEL和WPS对数据进行可视化处理。其次,通过计算火灾报警系统的可靠性、故障率、火灾发生率,评价各部件类型,帮助政府选取更加可靠的火灾探测器类型。研究得出:光束感烟火灾探测器、智能光电火灾探测器、智能感温火灾探测器相比于其他火灾探测器探测效果较好。

数种基于SPSS统计工具的聚类算法效率对比

利用统计分析软件SPSS对99组实例数据进行聚类分析,包括K-means聚类、系统聚类、两步聚类三大类,其中K-means聚类包括K-means未标准化聚类和K-means标准化聚类两小类,选取判断类内紧致性指标1和类间分离性指标2综合衡量聚类结果有效性,从而比较聚类数种算法中三大聚类方法的聚类效果。实验发现,K-means聚类有效性普遍比系统聚类好,系统聚类普遍比两步聚类有效,且系统聚类分析效果随着聚类个数的增加不断改善。

基于Apriori算法的学生课程成绩关联性分析

关联规则的Apriori算法应用于对学生课程成绩的关联性分析,不仅可以帮助高校在设置课程时合理地考虑各科目的学习顺序,还能在学生选择学习科目时提供参考。通过SPSS Modeler软件建模将Apriori算法应用于成绩分析,建立的模型表明Apriori算法可以达到挖掘各科目成绩之间潜在关联的目的,对改进传统考务管理系统中的不足有较大的参考价值及意义。

基于粒子群算法的辛烷值损失减少过程的优化

汽油是小型汽车的主要燃料,但其燃烧产生的尾气排放对大气环境有着重要的影响,将汽油清洁化已是迫在眉睫,但同时也要保证其辛烷值的含量。本文运用神经网络的方法针对处理辛烷值(ON)损失预测模型的问题展开研究。对给定的原始采集数据中部分样本进行预处理,通过拉依达准则(3σ准则)去除异常值,采用最大最小的限幅方法剔除一部分不在此范围的样本;然后对于残缺值大于20%的位点可以通过巴莱多定律进行删除,为了选取出对产品属性影响较大的操作变量与因素,使用SPSS软件通过主成分分析法对原有的367个变量进行降维处理,得到了具有典型性和独立性的22个主要变量,通过BP神经网络建立预测模型。为了满足硫含量的条件,利用粒子群算法对硫含量再次预测,得出硫含量与主要变量的表达式,能够得到使得辛烷值损失取得最小值的最优解。

如何用SPSS软件一步算出主成分得分值

主成分分析法常被应用于综合评价与监控,其评价与监控值就是样品的主成分得分值,故尽快求出主成分得分值是实现综合评价与监控的重要环节之一。多数人使用的SPSS软件求解主成分得分值的方法较慢,甚至出现错误。而从理论上给出主成分得分值与未旋转因子得分值的关系式,并利用SPSS软件因子分析模块中未旋转因子得分值,一步算出主成分得分值,则大大简化了计算,其效果比以前的方法好。同时也改正了一些新版文献的错误。

决策树模型在临床研究数据分析中的应用

决策树模型是一种有监督的机器学习方法,分类规则通常采取IF-THEN形式,分析结果常以树形图呈现,具有可解释性强、易于理解的优势,在灾害预测、环境监测、临床诊疗决策等领域均有广泛的应用。本文从决策树模型概念入手,介绍了决策树模型的一般构建步骤、分类与回归树(classification and regression tree,CART)决策树模型在临床研究数据分析中的应用,并应用SPSS软件示例CART决策树模型的构建过程和实现方法,以期为临床研究者采用决策树模型进行数据分析提供参考。

SPSS统计软件包的非参数检验问题

分析了SPSS10.0统计软件包在非参数检验中的一些局限性,提出了改进的SPSS算法操作步骤,以实现可选择检验分布及其参数的Dn检验。

物流分区配送路线优化问题建模及算法求解

针对配送中心的配货路线规划问题,充分考虑收货点的随机与分散的特点,并在需求量设定时考虑到退货,建立了分区规划下的物流配货路径优化模型,同时用实例进行验证。首先应用spss聚类算法对配送网络进行分区,将问题转化为小规模的单车线路优化问题;然后提出sweep改进算法,在一定程度上减少了车辆数的配备,降低成本投入;再建立物流配送模型,并结合蚁群算法,对每个分区内的投递点进行求解。且模型考虑了软时间窗,增加了对提早到达或是晚到达的费用损失问题的考虑,更接近实际。

运用SPSS和Matlab研究啮齿动物群落稳定性

对西北某荒漠地区啮齿动物的群落稳定性进行分析研究。通过建立GM(1,1)数学模型,辅以SPSS统计分析,预测啮齿动物在不同的干扰条件下各自的数量变化趋势;采用神经网络算法,结合Matlab模拟仿真,分析啮齿动物群落多样性受外界干扰的影响程度。合理地分析并预测出该地区动物群落的变化趋势,从而分析得出该地区啮齿动物群落的稳定性。

季节性发病数据余弦模型的NLR算法及其与圆分布的等价性

余弦模型与圆分布法均可算出周期性数列的高峰时间，余弦模型还可以拟合出曲线的期望值两种算法均较繁琐，本文用ＳＰＳＳ／ＰＣ＋４．０软件包的非线性回归（Ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）程序可在几分钟内算得余弦模型的各个参数；其次，建议了余弦模型较好的表达式，说明了不同表达式的等价性。

球墨铸铁件中石墨球化率的检测方法分析

为了满足球墨铸铁件中石墨球化率检测的要求,本文采用图像分析算法+SPSS系统的方法,在详细说明检测系统实现路径的同时,通过实验室检测方法详细分析该技术在石墨球化率检测中的实施路径与最终结果。根据本文的实验结果可知,本文所介绍的相关测量技术具有可行性,测得的石墨球化率数据精准度较高,而SPSS软件的使用则可以弥补单纯使用图像分析算法在数据处理中的不足,提升检测方案敏感度与特异度,提升软件之间的数据交互效果,是一种科学可行的处理手段。

基于SPSS的高校学生一卡通数据实证分析

收集淮南联合大学一卡通系统中的数据,使用软件采集2018级在校学生2018—2019学年度相关数据记录样本,利用SPSS软件分析学生年度的三餐次数(用餐行为),对学生群体分类,并与分类后学生群体的其他行为进行分析,包括年度超市次数(其他消费行为)、洗浴次数(个人卫生习性)、图书馆阅读次数及学习成绩排名占比(学习行为),研究表明:学生的用餐行为对学生的学习行为影响较为显著,说明用餐习惯与学习习惯相互关联;用餐行为对学生个人卫生习性影响并不大;用餐次数与超市次数成反比。

基于Apriori算法的学生成绩分析在课程关联性的应用研究

利用Apriori关联规则算法,并借助SPSS Modeler软件,对学生成绩进行深层次分析,挖掘出课程之间的关联性,并对挖掘结果进行详细的分析和说明,这对今后设置课程、制定教学计划、修订人才培养方案、开展教学活动以及学生学习等具有重大的现实与指导意义。

基于Apriori算法的零售商品购买关联分析

本文通过简单的案例简述了Apriori算法在零售商品购买记录数据关联分析的应用,借助SPSS Modeler软件分析零售商店消费者的购买行为、影响消费者购买的因素、消费者同时购买的商品以及买了某种商品之后还会购买哪些商品,找出频繁项集,挖掘出零售商店商品之间的关联规则,为零售企业提供决策支持。

北京市各地区居民消费水平算法研究

随着我国经济发展速度不断加快,经济发展模式不断优化,我国人民的生活水平也得以提高,消费水平进一步提升。本文的目的是更好的透视我国居民消费水平和消费结构的差异,并为我国居民进一步优化消费结构与促进消费升级提出建议。本文聚焦北京市各地区居民的消费水平的差异,运用SPSS工具,采用因子分析与聚类分析等分析方法建立关于北京市各地区居民消费水平调查数据的算法。