导读:本文包含了曲线成分分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:光伏产业,价值链,微笑曲线,主成分分析
曲线成分分析论文文献综述
刘吉成,林湘敏,颜苏莉[1]（2019）在《光伏产业价值链增值动因及应对策略研究——基于微笑曲线和主成分分析法》一文中研究指出得益于政策的扶持、技术的成熟以及环保意识的增强,近年来我国光伏产业飞速发展,产能巨大,但由于"两头在外"无法支撑起行业未来的长期发展。为了正确认识我国光伏产业价值链现状与问题,基于微笑曲线理论,以2015—2017年我国光伏产业上市公司毛利率为样本变量,研究发现其价值链呈现逐步深化的微笑形态。为进一步明确毛利率受各因素影响的程度,从企业内部创新动力、成长潜力、盈利能力、营运效率、规模实力和外部环境6个方面甄选15个变量,利用主成分分析法探究影响光伏产业上游、中游、下游上市公司价值增值的动因,结果表明不同节点光伏企业价值增值的主要影响因素存在较大差异,不能同一而论,应当寻求各自的增值突破口。(本文来源于《会计之友》期刊2019年10期）
范贤光,方晓玲,王昕,陈宇欣,巫梅琴[2]（2018）在《基于主成分分析和多元曲线分辨的蓝细菌流式荧光光谱分析方法》一文中研究指出利用流式细胞术对细胞进行多色荧光分析时,往往获得的是由多种组分荧光光谱混合的多元荧光光谱。在对蓝细菌进行光谱流式检测时,所测得的荧光光谱同时包含了多种未知荧光光谱,且存在严重的光谱混迭。为了获得蓝细菌中的主要组分光谱及其浓度,提出主成分分析和多元曲线分辨相结合的方法,对蓝细菌的流式荧光光谱进行处理。该方法通过主成分分析获得蓝细菌的主要纯组分数量,然后利用渐进因子分析寻找各组分的起始点和终止点,并估计纯组分的初始光谱,最后利用交替最小二乘结合其纯组分光谱的单峰性和非负性,对初始估计的纯组分光谱进行迭代修正,从而得到纯组分光谱及其组分浓度。仿真和实验结果表明,该方法能够准确地估计混合光谱中纯组分的个数并对其谱峰进行拟合,进而准确地估计各个组分的浓度。该方法不但适用于蓝细菌的光谱分析,还可用于其他多元混合光谱体系的解析。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2018年12期）
杨超,惠建权,王芳,丁根胜,黄新民[3]（2017）在《基于因子分析及曲线估计的卷烟叶组化学成分品质评价》一文中研究指出为明确不同卷烟中烟叶化学成分差异,以因子分析、曲线估计拟合方法对贵州中烟2015年在产一、二、叁、四类卷烟共9个牌号的叶组配方烟叶化学成分进行了分析。结果表明:(1)各牌号卷烟配方均有一条对应的化学成分因子综合得分曲线,可区别和表征不同卷烟化学成分品质总体情况。(2)曲线的上半部分主要与卷烟香气质、舒适性、档次有明显关系,曲线下半部分主要与香气量、劲头、满足感关系密切。(3)日常卷烟配方维护验证表明使用该方法评价卷烟配方化学成分及品质差异客观有效。(本文来源于《烟草科技》期刊2017年12期）
叶美琴[4]（2016）在《我国国债收益率曲线波动的主成分分析》一文中研究指出近年来,我国债券市场飞速发展,银行间债券市场上已经形成了比较完善的国债收益率曲线。本文选择中央国债登记结算公司发布的银行间市场收益率数据,用主成分分析方法,对中国国债期限结构影响因素进行实证分析。实证结果显示,水平因素、斜度因素、曲度因素对收益率变化的解释能力分别为73%、19%、3%,叁因素合计为95%,无论是解释能力还是曲线形态都接近美国等发达国家。(本文来源于《时代金融》期刊2016年06期）
刘嵩,王春宁[5]（2015）在《基于曲线波和独立成分分析的人脸识别》一文中研究指出针对曲线特征更能反映人脸图像的主要特征和独立成分分析能够提取高阶信息的优势,提出了一种基于曲波变换与独立成分分析的人脸识别方法.首先将人脸图像进行曲波变换,选择粗尺度层系数作为曲波特征,然后对曲波特征下采样后进行独立成分分析,提取部分独立成分构成特征空间,最后根据最近邻分类器分类.在0RL和Yale人脸库上的相关实验表明:该方法在识别性能方面优于对比方法.(本文来源于《湖北民族学院学报(自然科学版)》期刊2015年03期）
吴复争[6]（2014）在《核—主成分分析与曲线积分法在奶牛体况评分中的应用》一文中研究指出奶牛体况评分是以奶牛体脂肪沉积为主要依据,用来衡量奶牛能量代谢状况的一种重要评定方法,它在奶牛饲养管理中得到广泛的应用[1]。传统的奶牛体况评分需要评分专家将触摸判断和视觉评估相结合,根据评分规则和专业经验给出评分结果。这种评分方法不仅对专业人员的依赖性较高、耗时较长,而且存在一定的主观性差异。本文提出两种利用图像处理技术进行奶牛体况自动评分的方法。通过研究奶牛体况评分的规则及标准,提取影响奶牛分数的主要体貌特征,最后利用数字图像处理及模式识别技术对奶牛进行体况自动评分。图像处理是通过计算机对图像进行图像修复、噪声滤除、图像增强、特征提取等处理的技术,它经常应用在军事、气象、医学等领域。模式识别是对客观事物进行剖析,提取可以描述、辨别客观事物的特征的过程,它是人工智能的重要研究领域[2]。图像处理和模式识别技术在人脸识别等领域应用非常广泛,识别率高。目前,研究奶牛体况识别评分的人较少,这个领域的研究处于起步阶段,还没有一个规范统一的实验研究平台,没有标准的奶牛图像库可用,评分结果不够理想。针对奶牛体况评分识别领域的研究不足,本文专注于奶牛体况自动识别评分的研究,创建一个规范标准的奶牛图像库,提出两种适合奶牛体况自动评分的图像识别方法,然后进行识别评分。本文的研究内容主要有以下几点：(1)研读奶牛体况评分的相关标准,分析奶牛体型线性评分的文献论文,仔细分析体况评分和体型线性评分的评定方法、评分关键点。了解奶牛的各个体貌特征占整体分数的比例,并确定自动评分选取的奶牛部位。到奶牛养殖基地参观学习,采集奶牛臀部正后方图片,并记录专业人员对奶牛的体况评分,为以后的试验学习提供材料。(2)查阅人脸识别领域的论文资料,总结学习人脸识别的流程、特征提取算法和特征匹配算法,借鉴人脸识别的成功经验,分析国内外奶牛体况自动评分的现状,提出两种基于图像识别技术的奶牛体况自动评分方法——臀部曲线积分法和核-主成分分析法。(3)试验仿真阶段,选取奶牛表面光滑、特征明显的图片进行预处理。臀部曲线积分法需要将图片背景部分剪除,然后提取臀部特征曲线并进行积分,得到的数值与各等级奶牛的标准数据对比得出相应体况分数。核-主成分分析法需要去除奶牛黑白花的影响,锁定奶牛尾根部区域,利用核-主成分分析提取奶牛体况统计方面的特征,然后与训练样本的特征数据对比得出奶牛体况分数。本文的创新点可以归纳为如下叁点：(1)在特征提取过程中,将霍夫变换应用在奶牛尾部区域提取中,对奶牛特征的自动提取有一定的帮助；(2)将核-主成分算法引入到奶牛体况自动评分中,提高了奶牛体况评分的准确率；(3)提出臀部曲线积分法,通过提取奶牛臀部特征曲线并对其进行积分并对比标准数据得出奶牛体况分数(本文称为臀部曲线积分法),这种方法大大降低了评分的计算复杂度,有利于奶牛体况自动评分的推广应用。(本文来源于《山东大学》期刊2014-04-20）
吕想[7]（2013）在《基于运动曲线的主成分分析方法的人类行为识别研究》一文中研究指出人类行为识别用于自动检测并识别视频内人类执行的行为。应用包括视觉监控，人类与计算机交互和机器人智能。监控应用的一个例子是监测大型公共区域的系统，如机场的可疑活动。人类与计算机交互时，计算机可以被简单的人类行为控制。例如，胳膊的一个动作可能指导计算机旋转一个正在显示的叁维模型。人类行为识别还是与人类交互的智能机器人的一项重要能力。一般的人类行为识别方法可被归入两类：基于追踪的和不使用追踪的。不使用追踪的方法通常不能识别复杂的动作，这里人体不同部位的活动都是重要的。基于追踪的方法使用人体不同部位的动作，功能更强大但是计算费用更昂贵，使得这个方法不适用于要求实时响应的应用。本文提出一个新的人类行为识别的方法，能够学习多种人类行为并之后以一种有效的方式识别这些行为。在本方法中，通过追踪人体上的一个或多个关键点形成动作轨迹。尤其是追踪手和脚上的点。用曲线拟合每个动作轨迹，可以平滑噪音并形成一个连续的并可辨别的曲线。然后通过检测曲率峰值点，动作曲线被分割为基本动作片段。为了识别一个基本动作，创建一个曲线特征向量描述动作，这个向量在使用主成分分析方法训练期间被映射到特征空间，通过使用K最近邻决策规则指出与已学习行为最相似的行为。本文的方法简化行为识别的要求，只需要追踪被试者身体上的几个点。结果表明，通过追踪几个点得到的动作曲线足够识别多种人类行为，并得到很高的准确度。此外，本方法通过识别详细的基本动作，如脚步，可以改进其他方法的识别能力，同时与以前的方法相比，引进高效率的追踪与识别。识别基本动作允许一个高层次的识别器，通过使用已提出的系统作为低层次识别器，来识别更复杂的或复合的行为。(本文来源于《吉林大学》期刊2013-04-01）
涂必超,杨枫林[8]（2012）在《基于主成分分析和马氏距离的测井曲线自动分层方法》一文中研究指出采用主成分分析与判别分析相结合的方法对测井曲线进行自动分层。首先对所有井进行数据预处理,通过程序比较字符串的方式提取出其中的公共曲线,然后对处理过的数据用R编程实现主成分分析,选择主成分代替原来的数据,达到降维的目的。最后以标准井提供的分层结果作为样本进行距离判别分析,对剩下井进行自动分层,并与手工分层的结果比对,给出最终处理的分层结果。(本文来源于《黑龙江大学自然科学学报》期刊2012年03期）
余帅帅,陈华忠,曾碧新[9]（2011）在《主成分分析和ROC曲线在系统性红斑狼疮病例指标评价中的应用》一文中研究指出目的:寻找系统性红斑狼疮病例中的关键指标,为诊断提供参考依据。方法:采集350例系统性红斑狼疮患者和85例对照组的资料,运用SPSS软件进行主成分分析,评价各个指标对疾病影响的严重程度,并通过绘制ROC曲线来比较不同诊断指标在多个诊断界值条件下对应的灵敏度-特异度曲线的差异,根据曲线下面积评估各个指标的诊断准确度。结果:根据主成分分析,第一公因子方差贡献率最大,为31.9%(旋转前),第一公因子中载荷值较大的指标分别为C4、ds-DNA、C3和ANA。根据ROC曲线,ds-DNA、C3、C4和ANA的曲线下面积分别为0.87、0.82、0.74、0.73。结论:ds-DNA、C3、C4和ANA等四个指标相对于其余临床指标,与系统性红斑狼疮疾病有较大的关系,对早期发现和诊断系统性红斑狼疮有一定的指导意义。(本文来源于《温州医学院学报》期刊2011年02期）
张中玉,徐涛[10]（2006）在《零息收益率曲线期限结构变化的主成分分析》一文中研究指出文章认为运用主成分分析方法能极大地简化对利率曲线变化的分析,便于准确了解利率曲线结构变动的模式。同时运用主成分分析方法能为金融机构计算投资组合资产VaR提供切实可行的方法,为金融机构风险管理提供依据。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2006年01期）
曲线成分分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用流式细胞术对细胞进行多色荧光分析时,往往获得的是由多种组分荧光光谱混合的多元荧光光谱。在对蓝细菌进行光谱流式检测时,所测得的荧光光谱同时包含了多种未知荧光光谱,且存在严重的光谱混迭。为了获得蓝细菌中的主要组分光谱及其浓度,提出主成分分析和多元曲线分辨相结合的方法,对蓝细菌的流式荧光光谱进行处理。该方法通过主成分分析获得蓝细菌的主要纯组分数量,然后利用渐进因子分析寻找各组分的起始点和终止点,并估计纯组分的初始光谱,最后利用交替最小二乘结合其纯组分光谱的单峰性和非负性,对初始估计的纯组分光谱进行迭代修正,从而得到纯组分光谱及其组分浓度。仿真和实验结果表明,该方法能够准确地估计混合光谱中纯组分的个数并对其谱峰进行拟合,进而准确地估计各个组分的浓度。该方法不但适用于蓝细菌的光谱分析,还可用于其他多元混合光谱体系的解析。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
曲线成分分析论文参考文献
[1].刘吉成,林湘敏,颜苏莉.光伏产业价值链增值动因及应对策略研究——基于微笑曲线和主成分分析法[J].会计之友.2019
[2].范贤光,方晓玲,王昕,陈宇欣,巫梅琴.基于主成分分析和多元曲线分辨的蓝细菌流式荧光光谱分析方法[J].光谱学与光谱分析.2018
[3].杨超,惠建权,王芳,丁根胜,黄新民.基于因子分析及曲线估计的卷烟叶组化学成分品质评价[J].烟草科技.2017
[4].叶美琴.我国国债收益率曲线波动的主成分分析[J].时代金融.2016
[5].刘嵩,王春宁.基于曲线波和独立成分分析的人脸识别[J].湖北民族学院学报(自然科学版).2015
[6].吴复争.核—主成分分析与曲线积分法在奶牛体况评分中的应用[D].山东大学.2014
[7].吕想.基于运动曲线的主成分分析方法的人类行为识别研究[D].吉林大学.2013
[8].涂必超,杨枫林.基于主成分分析和马氏距离的测井曲线自动分层方法[J].黑龙江大学自然科学学报.2012
[9].余帅帅,陈华忠,曾碧新.主成分分析和ROC曲线在系统性红斑狼疮病例指标评价中的应用[J].温州医学院学报.2011
[10].张中玉,徐涛.零息收益率曲线期限结构变化的主成分分析[J].统计与信息论坛.2006