国内外企业信息化状况研究报告样本.doc下载

weixin_39821620 2021-09-25 11:29:18

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国内外企业信息化状况研究报告样本(共38页).doc

摘要流形学习方法作为一类新兴的非线性维数约简方法，主要目标是获取高维观测数据的低维紧致表示，探索事物的内在规律和本征结构，已经成为数据挖掘、模式识别和机器学习等领域的研究热点。流形学习方法的非线性本质、几何直观性和计算可行性，使得它在许多标准的 toy 数据集和实际数据集上都取得了令人满意的结果，然而它们本身还存在着一些普遍性的问题，比如泛化学习问题、监督学习问题和大规模流形学习问题等。因此，本文从流形学习方法存在的问题出发，在算法设计和应用（图像数据与蛋白质相互作用数据）等方面展开了一系列研究工作。首先对流形学习的典型方法做了详细对比分析，然后针对流形的泛化学习和监督学习、表征流形的局部几何结构、构造全局的正则化线性回归模型、大规模数据的流形学习等几个方面进行了重点研究，提出了三种有效的流形学习算法，并和相关研究成果进行了理论与实验上的比较，从而验证了我们所提算法的有效性。关键词：流形学习，维数约简，正交局部样条判别投影，局部多尺度回归嵌入目录目录 2 第1章研究背景 3 1.1 流形学习的研究背景 3 1.2 流形学习的研究现状 4 1.3 流形学习的应用 6 第2章流形学习方法综述 7 2.1 流形学习方法介绍 8 第3章流形学习方法存在的问题 11 3.1 本征维数估计 11 3.2 近邻数选择 12 3.3 噪声流形学习 12 3.4 监督流形学习 13 第4章总结 13 研究背景 1 流形学习的研究背景随着信息时代的到来，使得数据集更新更快、数据维度更高以及非结构化性等问题更突出。在科研研究的过程中不可避免地遇到大量的高维数据，这就需要一种技术能够使在保持数据信息足够完整的意义下从海量数据集中提取出有效而又合理的约简数据，满足人的存储需求和感知需要。流形学习这一非监督学习方法应运而生，引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视。而在海量的高维数据中，往往只有少量的有用信息，如果想快速高效的搜集到人们想要的、有用的那些少量信息且快速的处理信息，这就需要一些关键技术的支持，即是必须采用相应的降维技术。而流形学习正是在数据降维方面有着重要的贡献。然而，降维的过程与《矩阵分析》中的内容有着密切的关系。基于流形的降维方法能充分利用数据中所隐藏的低维有价值信息，进一步提高检索性能。Seung从神经心理学的角度提出"感知以流形的形式存在，视觉记忆也可能是以稳态的流形存储"，为流形提供了与人类认识相关的理由。流形学习的方法主要有主成分分析（PCA）、多维尺度化（MDS）、基于局部切空间排列法（LTSA）和基于等度规映射（IS OMAP）、局部线性嵌入算法（LLE）、拉普拉斯特征映射（LE）等。另外，流形学习方法在人脸识别、图像处理、模式识别、计算机视觉、认知科学、人工智能、人机交互等众多学科中有着广泛的应用。线性维数约简方法是通过在高维输入空间与低维子空间之间建立线性映射关系，把高维数据样本集投影到低维线性子空间。线性维数约简技术通常假设数据集采样于一个全局线性的高维观测空间。如果所要处理的数据集分布确实呈现出全局线性的结构，或者在一定程度上可以近似为全局线性结构，则这些方法能够有效地挖掘出数据集内在的线性结构，获得数据紧致的低维表示。在线性维数约简方法中，使用最广泛的算法有主分量分析（Principal Component Analysis, PCA）(Jolliffe, 2002; Turk and Pentland, 1991)和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）(Duda et al., 2001)。主分量分析（PCA）主要是根据高维数据在低维空间重构误差最小的原则，来寻找一组最优的单位正交向量基（即主分量），并通过保留数据分布方差较大的若干主分量来达到降维的目的。然而，众所周知，由于 PCA 算法没有利用数据样本的类别信息，所以它是一种非监督的线性维数约简方法。与 PCA 算法不同，LDA 算法考虑到样本的类别信息，它是一种有监督的方法。基于各类样本服从高斯分布且不同类的协方差矩阵相同的假设，LDA 算法在 Fisher 准则下选择最优的投影向量，以使得数据样本的类间散度最大而类内散度最小。由于 LDA 算法利用了样本的类别信息，而样本的类别信息通常有助于改善识别率，因此 LDA 算法更适用于分类问题。 2 流形学习的研究现状流形学习假定输入数据是嵌入在高维观测空间的低维流形上，流形学习方法的目的是找出高维数据中所隐藏的低维流形结构。经过十多年的研究与探索，人们提出了大量的流形学习理论与算法。经典的流形学习方法有等距特征映射算法（ISOMAP）(Tenenbaum et al., 20

电脑的市场调研报告 )人们对电脑的需求增加与笔记本电脑本身的优越性。　　完全可以预测，在以后较长的时间内，以后状况仍会持续，笔记本电脑需求增长的趋势将在较长时间内得到保持。　　学生市场被众多厂家一致认为是现实存在，潜力巨大的用户群。目前，我国在校大学生人数达1600万人，其数量正逐步增加。对于笔记本电脑的消费，在研究生与刚刚毕业的"亚学生"中也存在一定市场。且他们对产品的喜好度与大学生十分接近。学生市场的基本状况是：基数越来越大，购买比例越来越高。学生群中摇摆不动者的比例也比无购买欲者高。　　问题：　　1.市场竞争激烈，导致笔记本品牌多样化，售后服务反而下降。很多笔记本都容易出现质量问题。　　2.价格的持续高涨。其价格在相同设置相对于台式电脑的价格要高，在现在笔记本市场的不断竞争下，许多企业都不断的创新，研发功能更加齐全的笔记本，使得其对消费群众的消费能力要求变高。　　3.笔记本需要更加精心的维护。电池，屏幕的保护和维修。相对于台式电脑来说，笔记本电脑的维护和维修比台式要求更加高，费用比台式更高。　　4.容易携带，也容易被盗窃。目前大部分大学生使用的是手提电脑，防盗意识不强，容易被盗窃。　　5.笔记本无线上网速度比较慢。大部分人要求在买笔记本的同时能送宽带。　　二、研究内容与方法　　1、研究内容：采用问卷调查的方法，对吉首大学本科大一至大四学生进行了随机抽样调查，同时结合访谈法，内容涉及被调查者的个人基本情况、购买动机、笔记本品牌偏好、产品信息来源等。共面对面访谈4名吉首大学本科生，其中包括2名女生和2名男生，涉及不同专业和年级，完成1份大学生报告和1份市场访谈报告。调查共发放问卷120份，共回收问卷105份，回收率达87.5%。其中有效问卷100份，占95.2%。在本次调查中，受访在校大学生男生50人，占样本总数的50%;女生人数50人，占样本总数的50%。　　2、研究方法：采用询问调查法(问卷调查，访问调查)和观察调查法。　　(1)问卷调查也称"书面调查法"，或称"填表法"。用书面形式间接搜集研究材料的一种调查手段。通过向调查者发出简明扼要的征询单(表)，请示填写对有关问题的意见和建议来间接获得材料和信息的一种方法。　　(2)访谈调查是访谈员根据调查的需要，以口头形式，向被访者提出有关问题，通过被访者的答复来收集客观事实材料，这种调查方式灵活多样，方便可行，可以按照研究的需要向不同类型的人了解不同类型的材料。　　(3)观察调查法是指调查人员在现场对有关情况直接观察记录的一种调查方法。采用观察法调查获得数据的手段，不是直接向被调查者发问请求回答，而是在他们未注意的情况下由调查人员使用自己的眼睛或照相机、录音机等辅助仪器进行观察，并记录观察结果。　　3、调查问卷信度与效度分析。为了更好地设计出一份比较完善的调查问卷，正式发放问卷前我们对已设计完毕的问卷进行了预调查工作，希望通过得出的初的信度与效度的分析来适当完善问卷。为了对问卷的信度进行分析，我们在沙子坳校区6栋女生寝室随机抽取10位同学，要求她们分两次填写同一份问卷，间时间为一周。根据问卷的填写结果，我们发现两次的填写结果几乎相同、误差很小用克伦巴赫α信度系数法求得信度系数为0.9232，这反映了我们的原始问卷较高的信度。为了对问卷的效度进行分析，我们讨论了原始问卷中的问题能否全面地代表我们所研究的主题。考虑到我组题目设置中没有满意度调查的试题，因此我们选择用逻辑分析法进行效度研究，即由研究者评判所选题项是否"看上去"符合测量的目的和要求。经过分析，做以下几点调整：　　(1)对于第6题和第12题，考虑选项的作用，尤为关注的要点很可能不仅仅只是其中的一点，因此可改为"按重要性大小依次选择3个你认为最重要的因素"。这样可以充分了解购买者对笔记本电脑的真正需求而不至于遗漏关键点。　　(2)对于所问的题目逻辑不清且具有较高重复性，如第6题与第12题、第8题与第10题。这些问题一定程度上是由于题目侧重点不明确以及层次不明显所造成的;所以对于这些提问我们将其进行修改。　　4、数据描述。调查中发现，50%的同学已经拥有一台属于自己的笔记本，就算暂时还没购买笔记本的同学，其中大部分人认为学生很有必要有一台笔记本。其理由是：首先，学习需要。其次，娱乐休闲所需。　　(1)笔记本的品牌。调查发现大学生所购买的笔记本品牌基本上都是联想，戴尔，华硕，惠普，倍受大学生青睐，四者共占调查总数的72.2%。而其他品牌问津者很少，如海尔、方正、东芝、acer等，所购者不多，一起共占27.8%。　　(2)笔记本价格。价格在4000-5000之间的约为32.7%，在5000- 6000之间的约为2

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