检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2015年第2期37卷 315-321页

作者：徐丹蕾杜兰刘宏伟王鹏辉丛玉来西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071

认知雷达发射高距离分辨率步进频信号通常需要较长的观测时间。为了节省时间资源,该文提出一种贝叶斯重构算法,用较少的步进频信号脉冲得到的频点缺失频域数据,重构出相应的全带宽频域数据。首先利用复数贝塔过程因子分析(Complex Beta ... 详细信息

认知雷达发射高距离分辨率步进频信号通常需要较长的观测时间。为了节省时间资源,该文提出一种贝叶斯重构算法,用较少的步进频信号脉冲得到的频点缺失频域数据,重构出相应的全带宽频域数据。首先利用复数贝塔过程因子分析(Complex Beta Process Factor Analysis,CBPFA)模型对一组全带宽频域数据进行统计建模,求解得到其概率密度函数;然后在目标被跟踪且姿态变化不大的情况下,只发射步进频信号的部分脉冲,根据先前CBPFA模型得到的概率密度函数,对频点缺失的频域数据利用压缩感知理论和贝叶斯准则解析地重构出相应的全带宽频域数据。基于实测1维高分辨距离(High Range Resolution,HRR)数据的重构实验,证明了该文提出方法的性能。

关键词：认知雷达步进频贝叶斯重构算法压缩感知因子分析模型

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因子分析模型的改进与应用

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数理统计与管理 2009年第6期28卷 998-1012页

作者：林海明广东商学院经济贸易与统计学院统计系广东广州510320 广东省电子商务市场应用技术重点实验室广东广州510320 广东商学院国民经济研究中心广东广州510320

本文针对迄今国际国内最流行的因子分析模型(正交因子模型)的缺点,提出了改进的因子分析模型L,论证了标准化主成分及其载荷阵和它们的旋转提供了因子分析模型L在某种最优意义上的精确解,并对因子分析模型L的应用步骤及注意事项进行了论... 详细信息

本文针对迄今国际国内最流行的因子分析模型(正交因子模型)的缺点,提出了改进的因子分析模型L,论证了标准化主成分及其载荷阵和它们的旋转提供了因子分析模型L在某种最优意义上的精确解,并对因子分析模型L的应用步骤及注意事项进行了论述,还指出了一些待解决的问题。

关键词：因子分析模型改进因子分析模型L 精确解应用

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因子分析模型在企业竞争力评价中的应用

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工业技术经济 2004年第6期23卷 44-48页

作者：吴晓伟吴伟昶徐福缘上海应用技术学院上海理工大学

竞争力综合测评模型是分析竞争对手的重要工具。本文通过因子分析模型建立竞争力综合评价指标和公共因子变量 ,并用SPSS统计软件进行了实证分析。竞争力综合评价指标可以用来评价竞争对手在行业中的地位 ,公共因子变量可以分析竞争对手... 详细信息

竞争力综合测评模型是分析竞争对手的重要工具。本文通过因子分析模型建立竞争力综合评价指标和公共因子变量 ,并用SPSS统计软件进行了实证分析。竞争力综合评价指标可以用来评价竞争对手在行业中的地位 ,公共因子变量可以分析竞争对手的优势和劣势。利用Kendall协同系数验证了该方法和专家综合评价法的一致性 ,但该方法可以避免专家综合评价法中主观赋权的失误和较大成本的开销 ,使评价结果更具客观性、真实性和经济性 ,为企业制定正确的竞争策略提供重要依据。

关键词：竞争对手因子分析模型企业竞争力企业综合评价法综合评价指标行业综合测评专家优势和劣势

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因子分析模型在新课程课堂教学评价中的应用

因子分析模型在新课程课堂教学评价中的应用

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作者：张秀伟苏州大学

学位级别：硕士

随着我国新一轮基础教育课程改革的全面展开，新的课程理念对教师的课堂教学提出了新的要求。因此，原有的课堂教学评价指标已不适应新的课程实施的要求了。研究如何根据新课程倡导的基本理念，客观、有效地确定新课程课堂教学评价的基... 详细信息

随着我国新一轮基础教育课程改革的全面展开，新的课程理念对教师的课堂教学提出了新的要求。因此，原有的课堂教学评价指标已不适应新的课程实施的要求了。研究如何根据新课程倡导的基本理念，客观、有效地确定新课程课堂教学评价的基本因素是一项具有现实意义的工作。本文主要研究运用因子分析模型来确定新课程课堂教学评价的因素。第一，介绍因子分析的数学模型，并采用主成分法、极大似然估计、最小二乘法、EM算法及MCMC方法来进行因子分析的参数估计；第二，对课堂教学评价问卷调查所采集的数据，结合上述因子分析参数估计的五种方法，用SAS软件、MATLAB软件和MCMCpack Package软件包进行编程，获得了隐藏在课堂教学评价指标背后的四个因子即潜在变量，这些潜在变量中既有反映传统课堂教学评价的主体因素，又有体现新课程理念的因素，因此由这些潜在变量构成的课堂教学评价因素能较好地为新课程课堂教学评价实施提供依据。

关键词：新课程教学评价因子分析模型主成分分析极大似然估计最小二乘法 EM算法 MCMC方法

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心理应激对生殖轴内分泌网络影响的因子分析模型

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生物医学工程学杂志 2008年第6期25卷 1368-1371页

作者：罗来成王建红马娜刘海云王敏璋广东药学院基础学院广州510006 江西中医学院基础医学院南昌330006

为了探讨心理应激对生殖轴的影响,从动物实验得到的原始生物学数据入手,对生殖轴内分泌网络的6个重要的生物调节因子做因子分析,建立了心理应激下的生殖轴内分泌网络的因子分析模型。对比正常状态下的因子分析模型,发现心理应激状态下... 详细信息

为了探讨心理应激对生殖轴的影响,从动物实验得到的原始生物学数据入手,对生殖轴内分泌网络的6个重要的生物调节因子做因子分析,建立了心理应激下的生殖轴内分泌网络的因子分析模型。对比正常状态下的因子分析模型,发现心理应激状态下的各生物因子之间的调控关系更复杂,集中反映在促性腺激素释放激素(go-nadotropin releasing hormone,GnRH)这个关键因子对各个下层因子调控关系减弱,特别是对雌二醇(estrogen,E2)的调控很弱,而β-内啡肽(-βEndorphin,-βEP)对各个下层因子的调控关系却比正常状态下增强,特别是对E2的调控作用非常强,且E2主要受-βEP控制。

关键词：心理应激生殖轴内分泌网络因子分析模型

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因子分析模型在上市公司财务预警中的应用

因子分析模型在上市公司财务预警中的应用

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作者：王媛媛河北经贸大学

学位级别：硕士

在日益激烈的市场竞争中,财务危机普遍存在于各行各业。企业要想在市场上立于不败之地,不仅要有防范危机的意识,更重要的是要找到一个行之有效的方法去避免危机的发生。伴随着这种危机意识的加强,财务预警模型应运而生。目前应用较为广... 详细信息

在日益激烈的市场竞争中,财务危机普遍存在于各行各业。企业要想在市场上立于不败之地,不仅要有防范危机的意识,更重要的是要找到一个行之有效的方法去避免危机的发生。伴随着这种危机意识的加强,财务预警模型应运而生。目前应用较为广泛、发展较为成熟的三种模型是Logistic回归分析模型、多元判别分析模型和神经网络模型,但是这些模型都有各自的缺点：神经网络模型比较复杂,多元线性判别法与多元逻辑回归法需要满足一系列的假设条件,这些缺点大大限制了模型的应用范围。而因子分析模型不需要假设条件,且处理方法简单,所以考虑到应用范围及操作性,本文选择因子分析模型对财务预警进行研究。本文采用实证研究方法,选取2008年、2009年A股上市公司中首次被ST的40家公司和与其配对的40家非ST作为研究样本,构建了一套五大类24个财务指标的财务预警指标体系,并运用U检验筛选出18个财务指标用于构建因子分析模型。实证结果显示：公司被ST前一年预测的准确率达到了90%,40家公司只有四家预测错误；而被ST前两年预测的准确率也达到了82.5%,对财务危机有着不错的预警效果；被ST前三年的准确率也达到了70%,对财务危机也有一定的预警作用。并且距离财务失败的年限越近,因子分析模型预测的准确率也越来越高,这完全符合了财务预警的规律和特点。因此,构建的因子分析模型具有较好的预测能力,运用因子分析模型对上市公司财务预警进行分析具有理论和现实的指导意义。

关键词：因子分析模型财务预警上市公司

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因子分析模型多异常点识别的贝叶斯分析

因子分析模型多异常点识别的贝叶斯分析

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作者：崔苗青东南大学

学位级别：硕士

本文主要研究因子分析模型多异常点的识别问题.在我们的问题中，异常点的个数和因子个数都是未知的.换言之，我们必须同时解决因子分析模型的多异常点识别问题和模型选择问题.针对这个复杂而又困难的问题，本文采用Bayes的方法解决.这... 详细信息

本文主要研究因子分析模型多异常点的识别问题.在我们的问题中，异常点的个数和因子个数都是未知的.换言之，我们必须同时解决因子分析模型的多异常点识别问题和模型选择问题.针对这个复杂而又困难的问题，本文采用Bayes的方法解决.这当中最棘手的是如何设置异常点的分布.在以前的Bayes统计诊断文献中，一般假定正常点和异常点来自同一个分布族，只是参数值有所不同而已：或者均值发生了漂移，或者方差扩大了.这种做法要求我们对于异常点的产生机制预先有充分的了解.这在实际应用中并不总是可能的，因为异常点的来源一般是不清楚的.本文采取最保守的做法，假定异常点来自整个空间上的均匀分布.这相当于假定没有任何有关异常点的先验知识，对于多异常点的识别问题，本文提出了两套解决方案，即数据扫描法和随机搜索法.\n 所谓数据扫描法就是为每个数据点设置一个指示变量，用于说明该数据点是否为异常点.与此相对应，在后验分布的抽样算法中，每次迭代都必须更新这些指示变量，换言之，我们要对整个数据集进行扫描，这一方案的最大好处在于容易实现.但是，当数据集比较大时，其计算量之大使人难以忍受.因此，我们提出了另一种方法，随机搜索法.在这一方案中，只有正常点的个数和每个正常点的标号（它们合在一起决定了正常点集）是随机变量，相应的抽样算法每次迭代只更新正常点集，所需的操作无非是增加一个数据点或剔除一个数据点.正常点集的更新是所谓的变维抽样问题，即在迭代过程中变量个数是可变的.为了实现变维抽样，本文采用了生死Markov链Monte Carlo(BDMCMC)方法.与其它方法相比，BDMCMC方法更容易实现.另外，因子个数的确定也是变维抽样问题，文中同样采用生死Markov链Monte Carlo方法确定因子个数.\n 为了检验算法的精确性和有效性，本文进行了一系列模拟实验.实验结果令人满意：两种方法都能准确地确定因子个数和异常点，而且实验结果对参数的依赖性很小.由于迭代中需要更新的变量大大减少，随机搜索方法对于较大的数据集有明显的优势，在我们的一个实验中，随机搜索方法的计算时间缩减了30%以上.

关键词：因子分析模型多异常点模型选择贝叶斯分析 Markov链Monte

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基于贝叶斯因子分析模型的激光回波信号增强方法

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应用激光 2021年第1期41卷 161-166页

作者：山雨常亮张希兵吕通发国网内蒙古东部电力有限公司兴安供电公司内蒙古乌兰浩特137400

激光回波易被噪声污染,被干扰或遮挡时会出现数据缺失。针对该问题,提出一种基于贝叶斯因子分析(Bayesian factor analysis, BFA)模型的激光回波信号增强算法。首先利用因子分析(factor analysis, FA)模型对激光回波进行建模,从而将信... 详细信息

激光回波易被噪声污染,被干扰或遮挡时会出现数据缺失。针对该问题,提出一种基于贝叶斯因子分析(Bayesian factor analysis, BFA)模型的激光回波信号增强算法。首先利用因子分析(factor analysis, FA)模型对激光回波进行建模,从而将信号增强问题转换为对模型参数的求解问题;然后将自动相关确定(automatic relevance determination, ARD)理论引入FA模型,实现对因子个数的自适应寻优;最后采用变分贝叶斯期望最大(variational Bayes expectation maximization, VBEM)算法对模型参数进行迭代更新,在贝叶斯后验概率最大准则下实现激光回波的噪声抑制和缺失样本恢复。基于实测数据开展试验,在低信噪比和数据随机缺失情况下,所提方法能够获得较好的噪声抑制性能和较高的缺失样本恢复性能,从而保证后续信号处理能够准确采集到回波中的高价值信息。

关键词：激光信号处理噪声抑制因子分析模型样本缺失信号增强

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企业技术创新能力测度与评价的因子分析模型及其应用

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中国软科学 2008年第3期 108-114页

作者：白俊红江可申李婧林雷芳南京航空航天大学经济与管理学院江苏南京210016 山东科技大学经济管理学院山东青岛266510

应用因子分析理论提出一个企业技术创新能力测度与评价的因子分析模型,并利用该模型探寻企业技术创新能力的主要影响因子,进而对相关企业进行了综合评价,为其采取有效策略提高技术创新能力提供依据。

关键词：企业技术创新能力测度与评价因子分析模型

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隐马尔可夫因子分析模型的半参数贝叶斯分析

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高校应用数学学报（A辑） 2015年第1期30卷 17-30页

作者：夏业茂勾建伟刘应安南京林业大学理学院江苏南京210037

因子模型在刻画潜在因素(因子)与观测变量间的影响关系并进而解释多元观测指标(变量)间的相关性方面具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰,偏态等特性.将经典的因子分析延伸到带有时齐隐马尔可夫模型的动力因子模... 详细信息

因子模型在刻画潜在因素(因子)与观测变量间的影响关系并进而解释多元观测指标(变量)间的相关性方面具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰,偏态等特性.将经典的因子分析延伸到带有时齐隐马尔可夫模型的动力因子模型,并建立了半参数贝叶斯分析程序.分块GIBBS抽样器用以后验抽样.经验结果展示所建立的统计程序是有效的.

关键词：隐马尔可夫模型因子分析模型半参数贝叶斯分块GIBBS抽样器

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