物流上市公司投资价值研究

作为目前最为流行的投资方法,价值投资一直是众多投资者所研究并践行的投资策略,如何发现一个行业中真正具有投资价值的公司也是其主要研究目标.文章以物流上市公司为样本,分析了价值投资的主要侧重点,选取反映企业盈利能力、运营能力、财务能力、可持续发展能力的几个重要指标作为分析企业价值的主要依据,得出这几种能力在价值投资中所占据的比重,并对样本数据进行综合评分,发现我国物流上市公司中的投资价值,并针对该行业目前存在一些问题进行评析.     

基于最小二乘支持向量机的工具误差分离与折合

制导工具误差分离与折合是导弹精度评定中的重要问题,提出了利用支持向量机方法获得工具误差系数估计和进行弹道误差折合的新方法,由于支持向量机综合考虑了结构风险和经验风险,使得模型的泛化能力增强。仿真计算表明,与最小二乘和主成分方法相比,最小二乘支持向量机获得的误差系数估计与真值更加接近,折合得到的全程弹道遥外差更加准确。     

星用非金属材料出气物成分及污染光学测试分析

文章利用新研制的分子污染出气物成分检测分析设备,对空间辐射致冷器用的几种星用非金属材料的出气污染物进行测试,分析鉴定材料出气物的成分,确定材料在真空烘烤过程中观察到的各种物质源。利用试验获得的材料出气污染物对光学参数的影响数据,并结合光学效应试验研究结果,进一步得到材料出气引起透镜光学参数变化的结果,为型号设计师提供直接的污染控制依据。     

航线客运量影响因素分析及预测

竞争加剧使得航线经营遇到更大的挑战,航线客运量的影响因素分析和预测是降低航线经营的风险性的前提.从详细的影响因素分析着手,选择航线客运量影响因素并引入主成分分析,确定主要影响因素,选定合适的预测模型,得出预测结果.此套方法和模型可用做航空公司进行航线客运量因素分析及预测的基础.     

太空居民的生命保障(下)--小型实验性生命保障系统

对于太空居民的生命保障，不能用载人飞船或航天飞机的生命保障系统，也不能用空间站的生命保障系统，而应该用生物再生式生命保障系统。所谓“再生式”，就是该系统不需要从地球供应生活必需品，人体废物和生活垃圾可以再生利用；所谓“生物再生”是指系统内包含生物成分，系统通过它的生物成分来再生、净化和合成生活必需品。从某种意义上说，生物再生式生命保障系统就是一个小型的生物圈。     

一种基于主成分分析法的发动机性能评估方法

为了能对发动机机队的性能进行视情维修管理和实时排序,利用多属性风险决策方法对高位空间进行降维处理,并根据性能参数中蕴含的客观信息建立主成分分析方法的综合模型。由该方法得出的综合指数可判断发动机的相对性能,为发动机性能评估提供依据。     

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。     

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。