因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

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在数据库应用系统中,一个数据库中常常包含 若干个数据表,用以存放不同类别的数据集合。 而这些数据集合存放于同一个数据库中,是由 于它们之间存在着相互联接的关系。这种数据 集合间的相互联接称之为关联。在关系数据库 的实现中,主要存在两种关联:一对一的关联 和一对多的关联

为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度

为探究降低顶渣氧化性对改善超低碳钢钢液洁净度的影响,在转炉终点至中间包过程中,在多位置取炉渣和钢水试样,分别进行炉渣氧化性、钢液成分和夹杂物分析.实验结果表明:转炉出钢后通过对顶渣改质,渣中T.Fe由转炉终点的19.18%降至RH进站时的4.68%,顶渣氧化性降低明显.渣中T.Fe降低导致钢中[O]的降低,T.Fe较低的炉次平均吹氧量较大,使得铝脱氧前钢中[O]较高.RH结束渣T.Fe与夹杂物数量呈线性关系,T.Fe越低夹杂物数量越少,同时RH结束后夹杂物数量与铝脱氧前钢中[O]无必然关系.顶渣(CaO)/(Al2O3)会影响其吸收Al2O3夹杂物的能力,(CaO)/(Al2O3)控制不合理的炉次,其夹杂物数量也较多.通过降低顶渣氧化性,热轧板卷缺陷率得到明显降低

搭接是纤维增强复合材料(FRP)的重要连接方式,长期性能是该技术实际工程应用的关键.对不同恒定应力和湿度状态下混杂FRP (HFRP)双搭接接头的剪切蠕变性能进行了试验研究.试验观测到了明显的蠕变变形,测定了蠕变与恒定应力及湿度的关系.进一步采用分数阶导数流变模型对试件的蠕变进行模拟.根据模型所包含的Mittag-Leffler函数的性质采用了改进的Powell优化算法,并确定了合理的初值,结合试验曲线拟合得到模型各参数值.根据搭接接头蠕变的特点,在经典分数阶流变模型中引入了表征应力水平对搭接接头非线性蠕变特性影响的函数,提出了一种改进的分数阶蠕变柔量计算公式.研究结果表明,该流变模型能够采用简单的表达形式和较少的参数对试件的非线性蠕变行为进行拟合,在30%~70%恒定应力范围内准确模拟了双剪搭接接头的蠕变曲线

李代数:设g是数域K上的线性空间,对于任意XY∈g定义李积 [XY]∈g如果李积满足下述条件:

1 线性代数基本知识 线性空间: 定义在数域K上的向量集合{v1, v2, v3, …}=V. 在V中定义了加法和数乘两种运算. 设v1, v2, v3∈V,a,b,c ∈K, 向量的加法和数乘具有封闭性, 且满足下列条件:

定性数据的建模 一、列联表及列联表分析 二、对数线性模型的基本理论和方法 三、对数线性模型的SPSS实现 四、Logistic回归基本理论和方法 五、 Logistic回归步骤以及SPSS实现