国家科技项目专利产出绩效评估分析——以“水专项”专利产出绩效...
专利聚类分析将专利数据集中的专利按照技术特征聚成不同的类,以揭示整个专利数据集的类别构成,这里的类别可以被称为技术领域,即通过对专利数据集的聚类分析,尤其是针对专利的具体技术特征聚类分析,可以确定整个专利数据集的技术领域分布。在专利聚类确定技术领域的基础上,可以进一步分析该项目专利的分布情况,进而实现后续...
研究生论文数据分析方法大全
Q型聚类分析:对样本进行分类处理,又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度,如欧式距离、极端距离、绝对距离等R型聚类分析:对指标进行分类处理,又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度,相关系数、列联系数等2、方法分类:1)系统聚类法:适用于小样本的样本聚类或指标聚类,一般用系统聚类法来聚...
因果推断的四个模型,的确管用!
一、拆解法最常见的用来求因果关系的方法,是拆解法。把一个结果指标,从多个角度拆解,找到影响它的原因。举例:昨天有4个推广渠道,一共获客100,今天只获客80,问为啥获客少了。拆解法做法(如上图):1、把总获客数,按四个渠道拆解,发现A渠道获客最少。得到结论1:因为A渠道少了,所以总获客...
安永与浙江大学联合发布《专精特新上市公司创新与发展报告(2024年...
基于企业在“专”“精”“特”“新”四个特征维度上的得分,本报告采取聚类分析方法对样本企业的“专精特新”战略进行聚类,共识别出四个战略类别,分别是:均衡战略、效率寻求战略、创新战略、参照组。各战略群组内企业在“专”“精”“特”“新”四维度的平均表现如下表所示。表2“专精特新”战略聚类结果本报...
【技术交流】水环境 | 基于综合评分法和风险商值法筛选黄河流域...
K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。将数据集中的观测值划分为N个不同的组或簇。算法的目标是将数据点分配到N个簇中的某一个,以使得每个数据点到其所属簇的中心点(质心)的距离最小化。根据大量实例计算经验可知,基于数据场的K-means聚类法比传统算法聚类正确率更高,K-means聚类分析方法可以通过迭代有...
基于CiteSpace的地名研究可视化分析
经共现聚类分析后,得出的聚类数量共有137个,除去聚类文献数量不足无法显示的,图5中的聚类共有6个(www.e993.com)2024年10月1日。除去“#0地名”外,“地名工作”“历史地名”分居第二、三位。“罗马字母”和“地名学”的排位也比较靠前,这说明在地名研究的前期,地名翻译和地名标牌是否使用罗马字母成为热点问题,同时,地名学也随着现实的需要而...
Nature | 创新!黄金搭档!95后博士三天五篇国际顶刊!解决百年难题...
4.案例分析:通过具体材料性能预测的例子,说明机器学习的应用效果。5.深度学习在结构仿真中的应用1.深度学习的基本概念和常见架构,如卷积神经网络、循环神经网络等。2.深度学习在结构仿真中的具体应用,如结构响应预测、复杂物理现象模拟等。3.案例分析:介绍深度学习在结构仿真中的成功应用案例。
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
整体分析:预测模型难度中等。拟合插值预测:基础简单、容易理解。拟合算法:matlab拟合工具箱、准确…插值算法:短期预测、完善补全数据、插值函数、拉格朗日插值法、三次样条插值法…评价类模型常用的评价模型:模糊综合评价法、层次分析法、聚类分析法、主成分分析评价法、灰色综合评价法、人工神经网络评价法等等。
...一种基于宏基因组序列空间生成无参考的蛋白质家族的计算方法
②序列聚类和分析序列聚类采用HipMCL算法,以同一性得分作为输入,膨胀参数为2.0。之所以选择HipMCL而不是其他聚类解决方案,是因为它具有可扩展性和并行化能力,而且能够高效地对超大数据集进行聚类(补充方法)。聚类前,使用LAST(70%序列同一性,80%比对覆盖率)计算了所有与所有的配对比对。参考基因组图由...
【专家视角】综述与评论 | 土壤重金属地质高背景成因、风险与管控...
本文首先采用文献计量学方法分析了土壤重金属地质高背景领域的研究方向与热点,在此基础上总结了我国和全球土壤重金属地质高背景的区域分布特征,分析了土壤重金属地质高背景的成因与类型,梳理了高背景区土壤重金属的环境风险与管控研究进展,最后提出了土壤重金属地质高背景相关研究的未来研究建议,希望能为土壤重金属地质高...