基于主成分分析的贝叶斯网络在个人信用评估中的应用

针对信用评估数据的高维、非线性和冗余特点,传统降维和评估方法分类错判率高的难题,提出一种基于主成分分析的贝叶斯分类器在个人信用评估中的方法。首先采用主成分分析方法提取信用评估特征,进行降维处理,消除不必要的冗余信息,简化贝叶斯网络的输入,然后分别在朴素贝叶斯和树增强朴素贝叶斯两种分类器上建立评估模型,最后对评估模型进行验证性实验,并与其他模型进行比较分析。结果表明,应用主成分分析的贝叶斯网络建立的个人信用评估模型简洁,易于推理,提高了个人信用评估的精度。     

海外同行

新的军民航绩效测定服务在欧洲启动最近,欧洲航行安全组织(EUROCONTROL)已经同比利时、法国和德国签署了双边协议,正式启动了泛欧洲支持军民航绩效测定信息库(PRISMIL)服务。该协议由德     

铸造应力的特性与测算

说明铸造应力的特性,在应力分析的基础上,通过铸造应力实验,探索如何把铸造应力的定性说明发展为定量计算.     

基于随机森林的航天器电信号多分类识别方法

针对航天器电特性信号数据存在数据量大、特征维数高、计算复杂度大和识别率低等问题,提出基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)算法,对原始数据进行降维,提高计算效率和识别率,实现对航天器电信号数据的快速、准确识别分类。随机森林算法在处理高维数据上具有优越的性能,但是考虑到时间复杂度问题,利用主成分分析方法对数据进行压缩和降维,在保证准确率的同时提高了计算效率。实验结果表明:与其他算法相比,针对航天器电特性信号数据,本文方法在准确率、计算效率和稳定性等方面均显示出优异的性能。     

一种电磁层析图像快速重建算法

针对电磁层析成像（EMT）逆问题中,灵敏度矩阵的病态性、不适定性等问题,提出了一种新的电磁层析图像快速重建算法。利用主成分分析（PCA）对灵敏度矩阵做降维映射,再利用奇异值分解（SVD）求广义逆矩阵,重建图像。在选取灵敏度矩阵的协方差矩阵的特征值个数中,利用灵敏度矩阵特有的多样本特性,提出图像相关系数最大化算法,更加合理地去除灵敏度矩阵中的冗余信息,在尽可能不丢失成像特征信息的条件下,提高了解稳定性。实际采集数据成像时,该算法只需一次矩阵乘法运算,为快速实时成像提供了可能。与传统单步算法和迭代算法相比,该算法在成像质量和速度上都有较明显优势。      

基于小波和独立成分分析的去噪自适应算法

为了寻求一种能将不同类型和数量的噪声从图像中去除的方法,提出了一种能从图像源中将噪声与信号分离的改进的小波ICA滤波器。该方法首先使用小波降维,用Morlet小波来解决非正交问题;通过ICA规范化降维后的信号,从而发现独立噪声特征;再通过相关性将图像和噪声分离;最后,对图像进行还原,得到去噪后的图像。通过实验与主成分分析(PCA)方法、FastICA方法进行了对比,验证了该方法的有效性。结果显示,本研究提出的方法降噪效果较PCA方法和FastICA方法有大幅提高。同时,复杂度略有上升。     

熔模铸造用水玻璃模数的快速测定

对熔模铸造用水玻璃采取不称样即进行滴定分析而求得其模数，从而达到快速、准确之目的。为熔模铸造入厂原材料─水玻璃质量检验提供了一个快速、可靠的方法。     

陕西装备制造业优势小行业竞争力实证研究

由于主成分分析是一种实用的多元统计分析方法,能消除样本指标之间的相关性,在保持样本主要信息的前提下,提取少量具有代表性的主成分。运用主成分分析方法对国内30个省、市、自治区的装备制造业的竞争力进行综合比较,通过对装备制造业209个小行业19项主要经济指标的分析,认为陕西装备制造业具有一定的规模竞争力和综合竞争力,但是比东部的江苏、广东等省份竞争力弱。研究结果还表明,陕西有47个小行业综合竞争力在全国排名10位以内,可以通过大力发展这些优势小行业,从而提升陕西装备制造业的整体竞争力。