搜索结果: 1-15 共查到“典型相关分析”相关记录46条 . 查询时间(0.181 秒)
799名本科护生焦虑、抑郁与专业适应性的典型相关分析
焦虑 抑郁 专业适应性
2021/3/10
探讨本科护生焦虑、抑郁现状及与专业适应性的关系,为提高本科护生的专业适应性培训提供依据。方法 采用分层整群抽样,应用焦虑自评量表、抑郁自评量表和大学生专业适应性量表,对2所医学院799名在校本科护生进行焦虑、抑郁状态和专业适应性的评定。采用典型相关分析方法,分析焦虑、抑郁与专业适应性之间的关系。
332名南京市城乡结合部老年人6种常见老年综合征现状及其与生存质量的典型相关分析
老年综合征 城乡结合部 生存质量
2020/11/18
了解城乡结合部老年人6种常见老年综合征检出的现状,探讨其对生存质量的影响。方法 采用便利抽样的方法,于2018年6—8月抽取南京市7个城乡结合部社区的332名老年人作为研究对象,采用自行设计的一般人口学资料调查表、6种常见老年综合征筛查表以及世界卫生组织生存质量测定表简表对其进行调查。
为了更加全面地评估地震动对结构的潜在破坏势，考虑多个地震动强度参数和多个结构损伤参数对地震动破坏势的影响，提出一种基于典型相关分析的地震动多元破坏势评估方法。
基于组稀疏典型相关分析方法的影像遗传学方法在精神分裂症中的应用
精神分裂症 稀疏表示 典型相关分析 单核苷酸多态性
2020/2/13
采用影像遗传学研究方法探索精神分裂症患者的影像学数据与遗传学数据间的相关性。方法 提出一种组稀疏典型相关分析方法，在稀疏典型相关分析模型的基础上增加组稀疏惩罚项λ1‖u‖G和λ2‖v‖G进行变量组选择；对于选择的特征组，再利用组内惩罚项τ1‖u‖1和τ2‖v‖1进行组内的变量选择。采用基于组稀疏典型相关分析方法的影像遗传学方法分析精神分裂症患者脑区与相关基因位点的相关性，并验证其稳定性和筛选生物标...
为明确烤烟外观质量中分组分级因素与化学、感官两类质量因素间的关系，基于6个年份3个部位的588个初烤烟样，构建了质量因素的典型相关函数，以期为烤烟分级标准提供数据支撑。结果表明，外观质量与化学、感官质量间各提取出3对极显著典型变量，外观质量典型变量分别反映了化学、感官质量总变异的29.2%和25.7%，其中，对化学质量影响最大的因素是部位和叶片结构，其次是颜色，再次是身份和油分；对感官质量影响最大...
河北经贸大学数学与统计学学院多元统计分析课件第七章 典型相关分析。
典型相关分析（ｃａｎｏｎｉｃａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ，ＣＣＡ）是一种寻求同一对象的 ２组变量之间最大相关性的多元
统计方法，通过线性组合各组特征提取出对应的典型相关特征。但在简单地线性组合各组特征时，传统的 ＣＣＡ并
未考虑特征的本征属性信息，无法区分主要特征和次要特征。充分运用特征本身的方差信息和提取后的典型相关
信息，提出一种利用特征信息的加权典型相关分析（ｗｅｉｇｈｔ...
广州市大学生睡眠质量与压力典型相关分析
大学生 睡眠质量 压力 典型相关分析
2014/5/27
探讨广东省广州市在校大学生睡眠质量与压力的相关性，确定与睡眠质量密切相关的压力因素，为制定针对性干预措施提供依据。方法 采用分层整群抽样方法，抽取来自广州市6所综合院校的1 296名在校大学生，采用匹兹堡睡眠质量指数量表（PSQI）评估睡眠质量，采用大学生压力量表评估压力状况，采用SPSS 13.0统计软件对资料进行典型相关分析。结果 大学生压力总分为（34.19±17.92）分，其中，个人烦扰因...
针对传统大数据典型相关分析（CCA, canonical correlation analysis）方法的高复杂度在面临大数据PB级数据规模时不再适应的现状，提出了一种基于云模型的大数据CCA方法。该方法在云计算架构的基础上，通过云运算将各端点云合并为中心云，并据此产生中心云滴，以中心云滴作为大数据的不确定性复原小样本，在其上施以CCA运算，中心云滴的较小数据量提高了运算效率。在真实数据集上的实验...
基于多集典型相关分析的雷达辐射源指纹识别
辐射源指纹识别 模糊函数 多集典型相关分析 多集判别典型相关分析 特征融合
2013/11/2
为了提升雷达辐射源指纹识别系统的性能,提出了一种基于多集典型相关分析的辐射源指纹识别新策略．首先抽取辐射源信号的模糊函数多普勒切片作为初始特征，继而利用多集典型相关分析实现了表征能力不同的各切片间的特征融合与冗余消除，而进一步推广得到的多集判别典型相关分析在保持较低典型向量阶数的同时还可获得更优的识别性能．由于采用多集策略进行切片特征的直接融合，模糊函数加多集典型相关分析法不仅避免了代表性切片法中...
基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析
特征融合 典型相关分析 局部稀疏表示 线性鉴别分析
2014/7/21
为在特征融合中综合利用数据的类别信息和数据结构中所蕴含的自然鉴别信息, 提出一种基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析算法. 首先利用局部稀疏表示模型, 以较小的计算复杂度获取局部稀疏重构矩阵; 然后在典型相关分析的框架中实现对局部稀疏结构保持、线性鉴别分析和组合特征相关性的联合优化, 增强了融合特征的鉴别能力. 在人工数据、多特征手写字数据、人脸数据上的实验表明了所提出方法的有效性.
上海财经大学统计与管理学院多元统计分析课件第十章 典型相关分析。