基于因子分析和模糊神经网络的城市公共安全评价研究

合集下载

大数据视域下智慧城市发展评价与提升策略研究

DOI：10.19995/10-1617/F7.2024.05.156大数据视域下智慧城市发展评价与提升策略研究——基于山东省15市的实证研究刘小平(鲁东大学商学院山东烟台 264039)摘要：智慧城市建设水平评价是智慧城市建设的重要组成部分。

基于信息基础、惠民服务、经济基础、生态宜居、城市吸引、智慧保障6个维度，本文构建了智慧城市发展评价指标体系，并综合运用因子分析法和聚类分析法对山东省15市智慧城市发展综合水平进行测算和划分发展质量水平等级。

结果显示：山东省智慧城市发展取得了一定的成绩，但还有明显的提升空间；15市智慧城市发展水平存在明显的空间异质性，呈现梯度递增的空间分布特点。

为了促进山东省15市智慧城市建设高质量发展，我国需要大力实施区域协调发展战略、加快产业转型升级和加快推进开放发展战略。

关键词：智慧城市；评价指标体系；因子分析；聚类分析；区域协调发展本文索引：刘小平.大数据视域下智慧城市发展评价与提升策略研究[J].商展经济,2024(05):156-160.中图分类号：F127；F124.3 文献标识码：A随着“网络强国”战略、“大数据”战略和“数字中国”建设等政策的出台，我国智慧城市建设步伐不断加快[1]。

中国智慧城市工作委员会数据显示，2021年我国智慧城市市场规模达21.08万亿元，同比增长45.4%。

大数据、区块链、空间地理信息集成等新一代信息技术的普及，为智慧城市深入建设带来了机遇与挑战[2-4]。

国家“十四五”规划纲要明确提出，“分级分类推进新型智慧城市建设”。

山东省提出要以数字化、信息化、智慧化赋能城市建设管理，实施“城市大脑”提升行动，推进智慧城市建设，2025年新型智慧城市建设覆盖率达到100%。

在此背景下，智慧城市建设发展水平测度问题成为日益突出的重点研究问题，如何依托智慧城市提高有关部门科学、准确、高效的治理能力，发挥信息共享、协同和融合的积极作用，成为智慧城市持续发展不得不应对的现实挑战和当今社会治理的重点与难点。

基于模糊神经网络的公路隧道施工系统安全评价

基于模糊神经网络的公路隧道施工系统安全评价摘要：针对高速公路隧道施工系统的安全评价问题，将模糊理论与神经网络相融合，研究建立了一种模糊神经网络评价模型。

文中描述了模糊神经网络的基本结构和原理，阐明了该评价系统的工作原理及实现方法。

该评价模型具有对环境变化的自学习能力，对权值进行动态调整，通过适当补充学习样本，可以实现历史经验与新知识完美结合，动态地评价公路隧道施工系统的安全状态。

关键词：高速公路；隧道施工系统；安全评价；模糊理论；神经网络0引言近年来，随着国家高速公路迅猛发展，隧道建设数量也越来越多，规模也越来越大。

在隧道施工过程中，由于围岩地质条件的多样性和复杂性，其施工事故发生率比其他岩土工程高且严重，给隧道工程施工人员身心带来严重的危害，社会影响恶劣，有悖于国家建设和谐社会的宗旨。

这就要求用科学的方法对隧道施工生产系统进行安全分析与评估，预测事故发生的可能性[1]。

在传统的公路隧道施工生产系统安全评价中，经常使用的安全评价方法主要以定性安全评价方法为主，如专家论证法、安全检查表法及作业条件危险性评价法等[2,3]。

近年来，在公路隧道施工生产系统安全评价中，引人了模糊综合评价的方法，取得了较好的决策效果[4]。

但是，该方法缺乏对环境变化的自学习能力，对权值不能进行动态调整[5],而神经网络具有非线性逼近能力,具有自学习、自适应和并行分布处理能力，但其对不确定性知识的表达能力较差，因此，模糊控制与神经网络结合就可以优势互补，各取所长[6]，在这方面已经出现了一些研究成果[7～11]。

为此，本文把人工神经网络理论与模糊综合评价理论相融合，研究建立了一种模糊神经网络评价模型，对公路隧道施工的安全管理水平进行评价。

1模糊神经网络1.1基本结构原理模糊神经网络是由与人脑神经细胞相似的基本计算单元即神经元通过大规模并行、相互连接而成的网络系统，训练完的网络系统具有处理评估不确定性的能力，也具有记忆联想的能力，可以成为解决评估问题的有效工具，对未知对象作出较为客观正确的评估。

基于灰色理论和贝叶斯网络的城市道路交通安全风险研究

第４０卷第４期贵州大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．４２０２３年　７月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｕｉｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ）Ｊｕｌ．２０２３文章编号　１０００５２６９（２０２３）０４００９９０９ＤＯＩ：１０．１５９５８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｇｄｘｂｚｒｂ．２０２３．０４．１４基于灰色理论和贝叶斯网络的城市道路交通安全风险研究周秋龙１，张忠宇２，唐　莎３，邱开来３，刘田源３（１．南京城建隧桥智慧管理有限公司，江苏南京　２１００１２；２．苏交科集团股份有限公司，江苏南京　２１００１９；３．东南大学交通学院，江苏南京　２１１１００）摘　要：为更好地对城市道路交通安全进行研究，提出了基于灰色理论和贝叶斯网络的城市道路交通安全风险分析方法。

从人车路环境管理５大指标建立城市道路交通安全风险影响因素评价体系；采用灰色关联度方法判别城市道路交通安全的显著影响因素；结合贝叶斯网络评估所筛选因素对道路交通安全风险影响的概率分布，辨识道路交通安全风险主要致因与影响强度分布。

选取南京市鼓楼区惠民西路周围道路２００９—２０１１年间发生的２６７起交通事故验证该模型的有效性。

结果表明，该方法共识别影响惠民西路交通安全显著因素１１个，基于筛选出的１１个因素辨识出惠民西路处于低风险的概率为３１％，中风险的概率为３７％，高风险的概率为３１％，为城市道路交通安全风险研究提供一些参照。

关键词：交通安全；道路风险因素；灰色理论；贝叶斯网络；交通工程中图分类号：Ｕ４９１文献标志码：Ａ随着城市经济快速发展，汽车拥有量在逐年增加，交通事故数量也在逐年增加，道路交通安全成为人们日益关注的问题，影响道路交通安全的因素较多、涉及范围较广且较复杂，这些因素对道路交通安全的影响程度也不同［１］。

因此，对城市道路交通安全影响因素进行辨识，筛选出关键因素并计算影响因素的强度分布对研究城市道路交通安全风险尤为重要［２］。

数学建模论文题目优选专业题目128个

数学建模论文题目优选专业题目128个1. 基于偏最小二乘法的回归模型研究2. 城市道路网优化设计模型研究3. 基于多元时间序列的股票价格预测模型4. 基于PCA的图像压缩算法研究5. 基于神经网络的手写数字识别模型研究6. 基于逻辑回归的信用评分模型研究7. 基于多元回归的考试成绩预测模型8. 基于分层抽样的调查数据分析模型研究9. 基于粒子群算法的车辆路径规划模型10. 基于高斯混合模型的人脸识别模型研究11. 基于时间序列的气象预测模型研究12. 基于模糊数学的交通运输成本评价模型13. 基于Bayesian模型的风险管理模型研究14. 基于熵权法的供应链绩效评价模型研究15. 基于人工神经网络的物流配送路径规划模型16. 基于聚类分析的消费者购物行为模型研究17. 基于ARIMA模型的股票价格预测研究18. 基于线性规划的资源优化配置模型研究19. 基于灰色关联分析的品牌效应评价模型20. 基于神经网络的信用卡欺诈检测模型研究21. 基于分类决策树的客户流失预测模型22. 基于支持向量机的情感分类模型研究23. 基于聚类分析的企业竞争战略研究24. 基于随机森林算法的文本分类研究25. 基于多元回归的商品价格预测模型研究26. 基于模糊层次分析法的公共设施优化布局模型27. 基于BP神经网络的电网负荷预测模型研究28. 基于熵增资金流动模型的投资组合优化研究29. 基于支持向量机的时序自然语言处理模型研究30. 基于贝叶斯网络的风险评估模型研究31. 基于特征选择的糖尿病研究模型32. 基于ARMA-GARCH模型的黄金价格预测研究33. 基于随机森林算法的房价预测模型研究34. 基于半监督学习的数据建模方法研究35. 基于神经网络的新闻情感分析模型研究36. 基于多元回归的用户购买意愿预测研究37. 基于主成分分析法的医学数据挖掘模型研究38. 基于熵增二次规划的环保决策模型研究39. 基于支持向量机的产品缺陷分析模型研究40. 基于遗传算法的旅游路线规划模型研究41. 基于BP神经网络的房产估价模型研究42. 基于多元线性回归的企业税收影响因素研究43. 基于LDA主题模型的新闻推荐模型研究44. 基于半监督学习的文本分类方法研究45. 基于动态规划的优化管理模型研究46. 基于人工神经网络的汽车质量控制模型研究47. 基于SVM的留学生综合评价模型研究48. 基于熵权法的企业绩效评价模型研究49. 基于色彩分类的图像检索模型研究50. 基于PCA的公司财务分析模型研究51. 基于最小二乘法的时序预测模型研究52. 基于BP神经网络的信用风险评估模型研究53. 基于ARIMA模型的国际贸易数据预测研究54. 基于分层抽样的公共政策效果评价模型研究55. 基于遗传算法的网络优化模型研究56. 基于Logistic回归的客户流失模型研究57. 基于主成分回归的能源消费预测模型研究58. 基于熵增多目标规划的医院资源配置模型研究59. 基于LSTM的短期气温预测模型研究60. 基于支持向量机的销售预测模型研究61. 基于偏最小二乘法的时间序列分析模型研究62. 基于线性规划的物流成本控制模型研究63. 基于粒子群算法的生产排程问题研究64. 基于K-Means算法的用户购物行为分析模型研究65. 基于BP神经网络的就业市场预测模型研究66. 基于多元回归的房价分析模型研究67. 基于PCA-LDA算法的股票投资组合优化研究68. 基于熵增法的金融客户信用评估模型研究69. 基于ARIMA模型的出口贸易预测研究70. 基于主成分回归的汽车销售预测研究71. 基于支持向量机的客户信贷风险评估模型研究72. 基于自回归模型的煤矿生产数据分析模型研究73. 基于半监督学习的文本聚类算法研究74. 基于偏最小二乘法的多元时间序列预测模型研究75. 基于数据挖掘的酒店客户消费分析模型研究76. 基于BP神经网络的固定资产折旧预测模型研究77. 基于LSTM的外汇汇率预测模型研究78. 基于GARCH模型的期货价格波动预测研究79. 基于随机森林算法的个人信用评估模型研究80. 基于分层抽样的医院评价模型研究81. 基于主成分回归的员工绩效评价模型研究82. 基于特征选择的电商商品分类预测研究83. 基于组合多目标规划的供应链资源配置模型研究84. 基于支持向量机的农村扶贫模型研究85. 基于因子分析法的股票投资风险评估模型研究86. 基于熵权法的环境效益评价模型研究87. 基于ARMA-GJR模型的期权价格波动预测研究88. 基于线性规划的房地产项目开发决策模型研究89. 基于支持向量机的人体姿势识别模型研究90. 基于逻辑回归的疾病风险评估模型研究91. 基于随机森林算法的人群画像建模研究92. 基于特征选择的电商用户购买行为模型研究93. 基于主成分回归的债券价格预测研究94. 基于半监督学习的视频分类方法研究95. 基于GARCH模型的黄金价格波动预测研究96. 基于线性规划的物流配送网络优化模型研究97. 基于神经网络的推荐系统算法研究98. 基于多元回归的城市房价分析模型研究99. 基于决策树的产品质量评估模型研究100. 基于熵增的生态系统评价模型研究101. 基于ARMA-GARCH模型的汇率波动预测研究102. 基于偏最小二乘法的长期股票价格预测模型研究103. 基于支持向量机的广告点击率预测模型研究104. 基于最小二乘法的用户行为分析模型研究105. 基于主成分分析的国际贸易影响因素研究106. 基于熵权法的固体废物处置模型研究107. 基于BP神经网络的猪价预测模型研究108. 基于多元回归的医疗保险费用预测模型研究109. 基于半监督学习的语义分析方法研究110. 基于GARCH模型的股票市场风险度量研究111. 基于多元回归的房屋安全预测模型研究112. 基于主成分回归的银行收益预测模型研究113. 基于支持向量机的人脸识别模型研究114. 基于逻辑回归的考生录取预测模型研究115. 基于随机森林算法的股票涨跌预测模型研究116. 基于线性规划的生产物流系统优化研究117. 基于支持向量机的非线性预测模型研究118. 基于LSTM的股票走势预测模型研究119. 基于因子分析法的环保技术影响因素分析研究120. 基于聚类分析的电商平台用户行为分析研究121. 基于人工神经网络的物流配送路线优化模型研究122. 基于多元回归的房产投资模型分析研究123. 基于主成分回归的教育支出预测研究124. 基于熵增的商业银行绩效评价模型研究125. 基于遗传算法的能源资源优化配置模型研究126. 基于半监督学习的情感分类方法研究127. 基于GARCH模型的商品期货价格波动研究128. 基于支持向量机的房地产投资风险评估模型研究。

基于因子分析和模糊神经网络的城市公共安全评价研究

１究背景．研
按组成灾害系统的致灾因子归于三类，即自然
我国每年因公共安全问题造成的经济损失原因、人为原因、环境原因。在联合国开展十．１事件之后，人们更为广达６０５０亿元，约占ＧＰ总量的６。其中，安年减灾活动和美国９１Ｄ％全生产事故引发的损失约２０５０亿元；社会治安泛地认识到安全领域的重要性，并积极地将视
场化运作的城市公共安全保障体系等等。对城的统计资料《国统计年鉴》《国劳动统计中、中
市公共安全的评价问题需要考虑两个层面的问年鉴》、《国经济年鉴》《国城市统计年中、中题，一个是 “ 力释放 ” 模型，另外一个是鉴》等中得出Ｊ压。 “ 径模型 ” 途。第一个模型说明灾害是脆弱性承
一
、
引言
个，实际只有１个，缺口达５％；一些老城５万２市的排水系统是１０年前清政府所建，因此城０
随着经济社会发展和城市化的加速，城市市公共安全隐患很严重。
在经济社会发展中的地位日益突出。与此同时，
２１．００Ｎｏ１
北京城市学院学报
ＪＲＡＦＢＩＮＣＴＹＵＶＲ ⅡＹＯＵＮＬＯＥＪＧＩＮＩＥＳＩ

基于因子分析法的创新型企业技术创新能力评价研究

基于因子分析法的创新型企业技术创新能力评价研究作者：白雪梅朱晓峰张琳来源：《财会通讯》2013年第14期一、引言当前，创新型企业发展迅速，已成为世界各国推动经济增长的新动力。

而技术创新是创新型企业发展的基础和条件，对其技术创新能力的评价可以为企业和政府提供决策依据。

关于企业技术创新能力的定量评价研究一直是学术界的研究热点。

较早对企业技术创新能力进行评价的是Steele（1988），以核对表形式对企业的R&D活动进行了综合评价；Robert J. Watts和Alan L. Peter（1997）从技术生命周期、创新环境和产品价值链三方面对预测创新前景的方法进行了探讨。

学者们较常采用的方法有德尔菲法、密切值法、主成份分析法、聚类分析法、熵值法、数据包络分析、层次分析法、模糊综合评判法、BP神经网络法等。

现有的研究和方法虽然能够从多方面综合反映企业技术创新能力的特征，但容易忽略多个指标之间较强的相关性，且在权数的确定上还存在一定的主观性，从而影响了综合评价的效果，而采用因子分析法能够克服这些缺点，使得评价结果较为客观合理。

因此，本文拟采用因子分析法作为具体评价方法，先建立创新型企业技术创新能力指标评价体系，然后选择江苏13个省辖市创新型企业作为研究样本，对其技术创新能力进行实证研究，最后根据评价分析结论，提出创新型企业的科技创新战略。

二、创新型企业技术创新能力概念国内外对企业技术创新研究主要包括两个方面，即技术创新能力和技术创新绩效。

由于前者起步更早，研究成果相对较多。

学者Burgelman认为，企业的技术创新能力是产品开发能力、改进生产技术能力、储备能力、组织能力的综合，是由可利用的资源、对行业竞争对手的理解、对环境的了解能力、公司的组织文化和结构、开拓性战略等组成。

我国著名技术创新研究专家傅家骥（1996）按照企业技术创新的基本性质和特征，把技术创新能力分解为创新资源投入能力、创新管理能力、创新倾向、技术创新研究开发能力、制造能力、营销能力等几方面，然后分别从这几个方面对企业技术创新能力进行评估。

基于神经网络专家系统的研究与应用

摘要现代化的建设需要信息技术的支持，专家系统是一种智能化的信息技术，它的应用改变了过去社会各领域生产基层领导者决策的盲目性和主观性，缓解了我国各领域技术推广人员不足的矛盾，促进了社会的持续发展。

但传统专家系统只能处理显性的表面的知识，存在推理能力弱，智能水平低等缺点，所以本文引入了神经网络技术来克服传统专家系统的不足，来试图解决专家系统中存在的关系复杂、边界模糊等难于用规则或数学模型严格描述的问题。

本文采用神经网络进行大部分的知识获取及推理功能，将网络输出结果转换成专家系统推理机能接受的形式，由专家系统的推理机得到问题的最后结果。

最后，根据论文中的理论建造了棉铃虫害预测的专家系统，能够准确预测棉铃虫的发病程度，并能给用户提出防治建议及措施。

有力地说明了本论文中所建造的专家系统在一定程度上解决了传统专家系统在知识获取上的“瓶颈”问题，实现了神经网络的并行推理，神经网络在专家系统中的应用具有较好的发展前景。

关键词神经网络专家系统推理机面向对象知识获取AbstractModern construction needs the support of IT, expert system is the IT of a kind of intelligence, its application has changed past social each field production subjectivity and the blindness of grass-roots leader decision-making, have alleviated the contradiction that each field technical popularization of our country has insufficient people, the continued development that has promoted society. But traditional expert system can only handle the surface of dominance knowledge, existence has weak inference ability, intelligent level is low, so this paper has led into artificial neural network technology to surmount the deficiency of traditional expert system, attempt the relation that solution has in expert system complex, boundary is fuzzy etc. are hard to describe strictly with regular or mathematics model. This paper carries out the most of knowledge with neural network to get and infer function , changes network output as a result into expert system, inference function the form of accepting , the inference machine from expert system gets the final result of problem. Finally, have built the expert system of the cotton bell forecast of insect pest according to the theory in this thesis, can accurate forecast cotton bell insect become sick degree, and can make prevention suggestion and measure to user. Have proved on certain degree the expert system built using this tool have solved traditional expert system in knowledge the problem of " bottleneck " that gotten , the parallel inference that has realized neural network, Neural network in expert system application has the better prospect for development.Key words Neural network Expert system Reasoning engineObject-orientation Knowledge acquisition目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 论文研究的背景 (1)1.1.1 国内外研究现状 (1)1.1.2 专家系统在开发使用中存在的缺点 (2)1.1.3 神经网络的局限性 (3)1.2 论文研究的主要内容 (3)1.3 论文研究的目标及意义 (4)1.4 论文的组织结构和安排 (4)第2章神经网络和专家系统的基本理论 (5)2.1 神经网络的基本理论 (5)2.1.1 神经网络的概述及工作原理 (5)2.1.2 神经网络的基本特征及优点 (6)2.1.3 BP神经网络模型 (8)2.1.4 BP网络结构设置 (10)2.2 专家系统的基本理论 (12)2.2.1 专家系统的功能 (12)2.2.2 专家系统的基本结构及组成 (13)第3章基于神经网络专家系统的研究 (16)3.1 神经网络专家系统整体设计 (16)3.1.1 神经网络专家系统总体结构 (16)3.1.2 神经网络专家系统的组成及功能 (16)3.2 知识表示 (17)3.2.1 传统知识表示方法 (18)3.2.2 面向对象知识表示方法 (19)3.2.3 本论文采用的知识表示方法 (20)3.3 知识获取 (21)3.3.1 知识获取的基本方法 (22)3.3.2 神经网络知识获取方法 (23)3.4 推理机 (25)3.4.1 专家系统推理机制 (25)3.4.2 神经网络专家系统的推理机制 (26)3.5 知识存储与维护更新 (26)3.5.1 神经网络知识存储 (26)3.5.2 神经网络知识维护更新 (27)3.6 用户界面 (27)第4章基于神经网络专家系统的应用 (29)4.1 例子的建造背景 (29)4.2 例子的建造过程 (30)4.2.1 特征因子选择 (30)4.2.2 网络参数配置 (30)4.2.3 样本数据处理 (31)4.2.4 训练网络 (31)4.2.5 网络训练结果分析 (34)4.2.6 专家建议 (34)4.3 例子的结果分析 (34)结论 (36)致谢 (37)参考文献 (38)附录1 外文资料中文翻译 (40)附录2 外文资料原文 (45)第1章绪论1.1 论文研究的背景专家系统(Expert System，缩写ES)是人工智能领域应用研究最活跃的领域之一，日益得到广泛的应用。

基于因子分析和聚类分析的客户偏好探究

基于因子分析和聚类分析的客户偏好探究一文献综述二十世纪五十年代中期，美国学者温德尔史密斯提出了顾客细分理论。

该理论指出，顾客由于其文化观念、收入、消费习俗等方面的不同可以分为不同的消费群体。

企业在经营中应该针对不同的顾客提供针对性的服务，这样才能够利用有限资源进行有效的市场竞争。

对顾客的细分从方法上讲有根据人口特征和购买历史的细分和根据顾客对企业的价值即基于顾客的消费金额、消费频率的细分。

本文的细分是基于购买历史和人口特征的聚类分析。

饭店作为一个古老的服务行业，在现阶段的高度竞争市场下的发展趋势最重要的方面便是服务趋于个性化，所以针对饭店的消费群体特征的聚类可以对饭店进行定位，在此基础上通过分析目标客户群体对消费质量评价的最主要影响因素可以达到其服务个性化的目标。

波特把顾客的价值定义为买方感知性与购买成本的一种权衡。

对顾客的个性化服务增加了买方的感知度从而加大了他们愿意为此付出的成本，于是饭店便可以增加营业额。

聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点, 并合理地分成若干类，即一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。

1故聚类算法是对顾客进行分析的一个有效方式。

在聚类分析的众多算法中因子分析是研究如何以最少的信息丢失, 将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量, 以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。

2而典型的k-means算法以平方误差准则较好地实现了空间聚类,对于大数据集的处理效率较高。

3在对顾客细分相关文献的研究过程中，主要运用的方法有神经网络,分层聚类,因子分析等方法。

比如，在关于网络青少年用户的分类中，作者用层次聚类的方法，通过对青少年年龄,性别,民族,网络可得性,父母的观点等变量等变量定义不同的上网动机，在此基础上对其进行了分类。

而在研究人寿保险持有者未来购买基金支持寿险可能性的文章中，通过灰度聚类和神经网络利用消费者的基本信息,财产地位信息,风险承受程度将消费者分为了忠实客户和非忠实客户。

因子分析和BP神经网络在区域人才创新能力评价中的应用

核心竞争力和综合经济水平的根本所在。因此对区域人才创新能力进行评价研究，并做出定性分析具
有十分重要的现实意义。
发展提出了新的要求，区域的经济发展能力和竞争力也受到越来越多的关注，而区域的竞争优势来源于区域创新能力的提高。目国内外已有很多学者前对区域创新能力开展评价研究，并取得了不少研究成果。从已有的成果来看，大部分是将重点放在对区域物资资本及技术创新的研究上，而忽视了以知
Ｋｅｏｄ：ｅｆｔｒｎｙｉ；Ｐｎｕａｎｔｏｋｒｇｎｅｔ；ｎｏａｏｉｔｙｗｒｓｔｃａｓＢｅｒｅｒ；ｉａｔｎｓｉｖｔｎａｌｈａｏａｌｓｌｗｅｏｌａｌｎｉｂｉｙ
１引言
经济全球化和日益激烈的区域竞争对区域经济
软件实现过程由于区域人才创新能力的许多评价指标可能同首先得到的是各变量之间的相关系数矩阵结时受一个或几个因素的影响这样就增加了评价的果表明它们之间的相关性较好适合做因子分析复杂性在此采用多元统计分析中的因子分析方法由于数据量较大在此就不一一列明
第３卷第２期３
２１０２年３月
技
术
与创新管理
Ｖ０．３Ｎｏ２１３．Ｍａ０１Ｌ２２
ＴＣＨＮＯＬＥＯＧＹＡＮＤＩＮＮＯＶＡＩＴＯＮＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ
【创新论坛】
因子分析和Ｂ经网络在区域人才Ｐ神创新能力评价中的应用
续艳艳，姚俭
ｃｕｅｄｌｓａｄ１ｐｃｆｎｉａｏｓＡｔｔｅｓｍｅｔ，ｓｎｅｍｅｏｆｆｃｏｎｙｉｎＰｎｕａｅｗｒｌｄｓ３ｍｏｕｅ，６ｓｅｉｃｉｄｃｔｒ．ｈａｍｅｕｉｇｔｔｄｏｔｒａａｓｓａｄＢｅｒｎｔｏｋ，ｎｉｉｈｈａｌｌｔｅ１ｐｓｎａｉｅｄｓｒｃｓｏｈｎｒｕｎｉａｉｅｙａａｙｅａｄｔｅｅａｕｔｎｒｓｌｒｕｉｔｅｙｃｍｐｒｄｈ０ｒｒｅｔｔｉｔｔｆＣｉａａｅｑａｔｔｌｌｚｄ．ｎｖａｉｅｕｔａｅｑａｔｉｌｏａｅ．ｅｅｖｉｔｖｎｈｌｏｓｌａｖ

论城市公共安全管理网络平台的建设

数字化互联网数码世界 P .249论城市公共安全管理网络平台的建设卢盛继辽宁生态工程职业学院摘要：随着我国城市化进程的不断加快，当前城市的人口、基础设施与社会财富等高度集中，所以一旦发生各类自然灾害或人为破坏的事件，就会造成巨额的财产损失和大量的人员伤亡，给社会的稳定带来极大影响。

所以，可通过城市公共安全管理的问题来进行各类风险的控制，利用管理网络平台的建设实现现代化的城市公共安全管理。

基于此，本文从城市公共安全管理中存在的问题入手，分析城市公共安全管理网络平台的结构与功能、技术支持和运行三个关键环节，希望可以给我国城市公共安全管理网络平台的建设提供一定的参考。

关键词：公共安全管理平台运行1 城市公共安全管理中存在的问题当前我国城市化正处于加速发展的阶段，所以城乡间的差距仍在不断扩大，这就导致城市社会内部出现发展失衡的问题，各类安全事故日益频繁，公共安全管理的问题较多，具体体现如下：（1）公共安全教育不足。

根据国家统计局的调查，当前我国18周岁的学生对消防安全的认识明显不足，有超过40%的人不了解如何在发生火灾时逃生自救。

在对农村调查时发现，农村居民甚至缺乏最基本的消防安全常识。

这就直接反映了我国在公共安全教育方面存在明显的不足，并没有建立起安全培训的体系，所以人们不注意身边的安全隐患，降低了抵御各类自然灾害的能力。

（2）缺少公共安全信息发布平台。

城市安全事故发生后会引起市民的惶恐和不安，如果发布的信息存在不协调，很容易会刺激市民做出过激行为,甚至会引起社会动乱.所以需要建设统一的公共安全信息发布平台，这样才能够引导舆论,起到安抚市民和降低安全事故影响力的作用。

但是当前缺少公共安全信息发布的平台，这个需要亟待解决。

（3）日常管理轻视防范。

从近几年的社会发展来看，公共安全事件时有发生，但是社会关注的重点更多放在善后处理和应急处置中，很少关注事件的预防。

虽然各个单位都进行了应急预案，但是日常管理中对于公共安全事件的预防却不到位，因此需要建立起相应的评价体系，这样才能有效的消除安全隐患。

基于因子分析和RBF神经网络的快速估算模型

中图分类号：Ｆ０．４７９
文献标识码：Ａ
文章编号：１７８９（００）１６４６４８５２１００５０
ＡｏｌｏｓＭｄｅｆＦａｔＣｏｓｔｍａｉｎＢａｅｎｔＥｓｉｔｏｓｄｏＦａｔｒＡｎａｙｉｎｄＲａａｓｓＦｕｔｏｅａｅｗｏｋｓｃｏｌｓｓａｄｉｌＢａｉｎｃｉｎＮｕｒｌｔｒＮ
时结合现代的径向基函数（Ｂ — ａｉａｉＦｎｔｎ）理论，建立了一种新的估算模型。结合工程实例论证，结果表明该ＲＦＲｄａＢｓｕｃｉｌｓｏ模型是有效的，并且它的估算精度比一般的ＲＦ神经网络估算模型要好。Ｂ
关键词：估算模型；因子分析；径向基函数
ｐｐｒｉｔｄｃｄｆｃｏｎｌｓｓｔｅｒｏｒｄｃｈｎｅｉｎｉｎＣｏｉｉｇｒｄａａｉｆｎｔｎｔｅｒ，ａｎｗｓｉｔｏａｅｎｒｕｅａｔｒａａｙｉｈｏｙｔｅｕｅｔｅｉｄｘｄｍｅｓｏ．ｍｂｎｎａｉｌｂｓｓｕｃｉｈｏｙｏｏｅｅｔｍａｉｎｍｏｅｓｃｎｔｃｅ．ｃｓｔｄｓｕｅｏｓｏｔａｈｄｌｓｅｆｃｉｅａｄｉｓｉｔｏｅｕｔｉｍｏｅａｃｒｃｈｎｄｌｗａｏｓｒｔｄＡａｅｓｕｙｗａｓｄｔｈｗｈｔｔｅｍｏｅｉｆｅｔｎｓｅｔｕｖｔｍａｉｎｒｓｌｓｒｃｕａｙｔａｇｎｒｌｅｅａＲＢＦｎｕａｎｔｒｄｌ．ｅｒｌｅｗｏｋｍｏｅｓ

因子分析论文

各地区城市市政设施建设情况因子分析计算B092 王静【摘要】本文在搜集相关数据的基础上，采用因子分析法，对我国各地区城市市政设施建设情况进行综合评价。

【关键词】因子分析城市市政设施一、因子分析基本原理因子分析的形成和发展已经有相当长的历史了，最早用于研究解决心理学和教育学方面的问题，目前这一方法的应用范围已十分广泛，在经济学、社会学、考古学、生物学、医学、地质学，以及体育科学等各个领域都取得了显著的成绩。

因子分析是主成分分析的推广和发展。

它的基本思想是通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系。

但在这里，这少数几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。

然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量相关性较低。

因子分析有一个默认的前提条件就是各变量之间必须有相关性。

具体在该条件的判断上, 除了根据专业知识来估计外, 还可以使用KMO统计量和Bartlett’s球型检验加以判定。

本文的KMO值为0.856, 各变量之间的相关程度无太大差异, 数据做因子分析效果不错; Bartlett’s球型检验也拒绝了0假设,因此各个变量指标间取值是有关系的。

所以样本适合做因子分析。

二、实证分析1.变量名称2.数据收集及处理分析从中国统计年鉴（2005）选取31个省的上述6项数据，应用软件SPSS进行处理分析。

北京 7482.7 11212.5 1285.0 6790.3 27 2.3 256032.0天津 4240.3 5897.2 511.0 9332.3 93.2 181072.0河北 7996.3 14987.7 1271.0 9575.0 27 8.5 321439.0山西 4562.1 6471.8 752.0 3113.6 116.0 259914.0内蒙古 3627.8 5935.9 278.0 4031.9 101.0 376 329.0辽宁 10407.3 15635.3 1300.0 9307.7 4 21.7 664359.0吉林 4563.4 7165.8 451.0 4817.0 135.9 213881.0黑龙江 9096.4 10731.3 656.0 5738.6 248.6 42 8561.0上海 11028.0 19795.0 7297.0 6469.0 4 52.6 267442.0江苏 26597.9 35596.2 12680.0 25537.51017.8 1169011.0浙江 11288.7 18776.8 5847.0 16942.0 503.6 642965.0安徽 7262.9 12109.1 1047.0 6680.2 30 7.2 264264.0福建 4643.7 6801.7 1231.0 5427.1 195 .5 290098.0江西 3670.8 6071.6 428.0 3223.7 112.5 324801.0山东 23617.0 40082.8 3712.0 20082.5 510.1 662650.0河南 6505.5 13828.8 1027.0 8622.6 24 9.9 397351.0湖北 14434.1 19958.9 1832.0 8791.0 4 25.7 303367.0湖南 5539.9 8788.1 504.0 4946.4 328.4 255498.0广东 22528.6 38856.0 3712.0 25168.1 543.1 1108886.0广西 4761.0 7272.5 548.0 3774.0 282.3 332056.0海南 1096.6 2234.2 126.0 1878.0 41.2 83849.0重庆 3448.4 5206.1 630.0 3752.5 63.4 179468.0四川 8263.8 14015.4 1926.0 8946.9 20 3.1 642540.0贵州 2057.9 2623.0 300.0 3183.7 23.3 100437.0云南 2502.6 3393.3 517.0 2653.2 161.2 162611.0西藏 407.9 429.0 32.0 220.2 11 085.0陕西 3060.5 5526.7 394.0 2919.3 41.4 156488.0甘肃 2810.2 4813.3 307.0 2620.4 70.9 118703.0青海 539.9 888.7 63.0 534.7 8.522856.0宁夏 1215.1 2317.6 120.0 861.4 54.0 118508.0新疆 3706.4 5532.4 308.0 2940.3 124.4 215017.0表1是6个分析变量的相关系数矩阵表，从表中可以看出这6个变量具有高相关性。

市公众环境意识调查及评价分析

不同群体环境意识差异
01
年轻人环境意识较强
年轻一代对环境保护的态度更为积极，更愿意采取绿色生活方式和参与
环保活动。
02
受教育程度越高环境意识越强
调查显示，受教育程度越高的人群对环境问题的认识更深入，更注重环
境保护。
03
女性对环境问题更加关注
女性在环境意识方面表现得更积极，更注重环境保护和可持续发展。
08
参考文献
参考文献
参考文献一标题：某市公众环境意识调查及评价分析作者：张三、李四、王五
THANKS
感谢观看
评价结果计算方法
数据处理
对收集到的问卷数据进行清洗、整理和分析，确保数据的有效性和准确性。
权重确定
根据每个指标的重要性程度，确定相应的权重值。
综合得分计算
将每个指标的得分与其权重相乘，得到该指标的综合得分，再将四个一级指标的综合得分进行加权求和，得到公众环境意识的综合得分。
评价结果展示
将综合得分进行百分制转换，以图表或表格等形式展示评价结果，便于分析和比较。
市公众环境意识调查及评价分析
汇报人： 2023-11-28
目录
• 调查背景与目的 • 调查方法与样本 • 调查结果概述 • 环境意识评价指标 • 调查结果详细分析 • 调查结果综合评价 • 结论与展望 • 参考文献
01
调查背景与目的
背景介绍
1
城市化进程加快，环境问题日益突
2
公众对环境问题的关注度和参与度不断提高
05
调查结果详细分析
环境知识掌握程度分析
总结词
总体而言，公众对环境知识的掌握程度较高，但存在一些专业术语的理解不足。
详细描述

卷积神经网络在智慧城市安全监控中的应用案例分析

卷积神经网络在智慧城市安全监控中的应用案例分析智慧城市的发展离不开安全监控系统的支持。

随着科技的不断进步，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种强大的图像处理工具，被广泛应用于智慧城市的安全监控领域。

本文将通过分析几个实际案例，探讨卷积神经网络在智慧城市安全监控中的应用。

首先，卷积神经网络在人脸识别方面的应用已经取得了显著的成果。

在智慧城市中，人脸识别技术可以应用于公共场所的安全监控，例如地铁站、机场、商场等。

通过卷积神经网络的深度学习算法，系统可以准确地识别出人脸，并与数据库中的信息进行比对，实现对犯罪嫌疑人或者失踪人员的快速追踪和定位。

这种应用不仅提高了安全监控的效率，也为公众提供了更安全的环境。

其次，卷积神经网络在交通监控领域也有广泛的应用。

在智慧城市中，交通监控是保障道路交通安全和畅通的重要环节。

通过安装在道路上的摄像头，卷积神经网络可以实时监测交通流量、车辆违章行为等情况。

通过对图像进行处理和分析，系统可以自动识别出交通事故、拥堵状况等，及时报警并指挥交通。

这种智能化的交通监控系统不仅提高了交通效率，也减少了交通事故的发生率。

另外，卷积神经网络在环境监测方面也有广泛的应用。

智慧城市的环境监测包括空气质量监测、噪音监测、水质监测等。

通过安装在城市各个角落的传感器和摄像头，卷积神经网络可以对环境数据进行实时采集和分析。

例如，系统可以通过图像识别技术判断空气中是否存在有害气体，通过声音识别技术判断噪音是否超标，通过图像处理技术判断水质是否受到污染。

这种智能化的环境监测系统可以帮助城市管理者及时发现和解决环境问题，提高居民的生活质量。

此外，卷积神经网络还可以应用于智慧城市中的安防监控。

通过安装在城市各个角落的摄像头，卷积神经网络可以实时监测城市的安全状况。

例如，系统可以通过图像识别技术判断是否有可疑人员在公共场所出现，通过行为识别技术判断是否有异常行为发生。

基于风险因子层次分析法的生态环境需水量模糊神经网络模型

方法主要有环境功能设定法、河流基本生态环境需水量计算法、最枯月平均流量法、量补充法、设法水假等，其计算公式大多依托水文与水力学知识进行推导建立．综观国内外有关生态与环境需水量方面的研究，在随着数学、流体力学等基础学科发展而取得广泛
级开发的龙头电站—— 龙羊峡水电站为样本资料，用多因子层次分析法（ａｙｉｌＨｉｒｒｈ采ＡｎｌｔａｃｅａｃｙＰｏｅｓｒｃｓ，ＡＨＰ量化生态与环境需水量各风险因子间的相互作用关系，）由此建立流域梯级开发模式下的生态与环境需水量模糊神经网络（ｕｚｕａＮｅｗｏｋ，ＦＦｚｙＮｅｒｌｔｒＮＮ）型，模有效消除随机赋予输入层因子初始权值对模型结果的影响，实现多因子共同作用下对梯级开发的生态环境需水量的预测和风险分
于风险因子层次分析法的生态环境需水量模糊神经网络模型；用层次分析法分析生态环境需水量风险因采子间的相互作用，立其量化指标组合权重关系，将权重值作为所建Ｆ建并ＮＮ模型的初始权值输入，而有效从消除了系统随机赋予初始权值对ＦＮＮ模型结果的影响，以黄河上游龙羊峡河段为例，行模型拟合与风并进险分析．果表明，建模型合理可行，拟合精度较高，有较强的工程实用价值．结所其具关键词：态环境需水量；次分析法；糊神经网络；险分析；级开发生层模风梯

基于德尔菲法与因子分析的大学生信用评价指标筛选研究

基于德尔菲法与因子分析的大学生信用评价指标筛选研究侯雨欣;王冲【摘要】Under the background of comprehensively promoting the building of social credit system,the establishment of a scientific and effective college students’credit evaluation system is the foundation of dealing with the increasing lack of credit among college students,and impro-ving the status of college students’credit evaluation.On the basis of Delphi Method and Factor Analysis,a new three-level credit evaluation system for college students is established,including 4 first-level indicators of including academic credit,economic credit,daily life credit and social credit;8 second-level indicators and 37 third-level indicators.Further suggestions are given from the perspective of strengthening the construction of evaluation teams and improving their evalua-tion abilities;constructing evaluation management platform and integrating evaluation factors;as well as strengthening the supervision and perfecting the reward and punishment system.%在全面推进社会信用体系建设的时代背景下，建立科学有效的大学生信用评价指标体系是切实应对当前日益突显的大学生信用缺失问题、改进大学生信用评价落后现状的前提和基础。

社会网络分析在城市规划研究中的应用

社会网络分析在城市规划研究中的应用社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）是一种研究人际关系和社会关系的方法，它通过分析和可视化网络中节点（人或组织）之间的连接与交流，揭示了社会系统中的关键人物、群体以及信息流动的路径。

随着城市化进程的加速和城市规划的复杂化，社会网络分析在城市规划研究中得到了广泛应用。

本文将讨论社会网络分析在城市规划研究中的应用，并重点探讨其在城市社区规划、空间布局优化以及社会公平性评估方面的作用。

一、城市社区规划中的社会网络分析社区规划是城市规划的重要组成部分，它关注居民生活质量和社会互动问题。

社会网络分析为城市社区规划提供了一种基于关系的视角。

通过识别和分析社区成员之间的联系，社会网络分析可以帮助规划师了解社区内不同社群的组成、关系密度和交互频率，从而为社区规划提供信息支持。

例如，通过社会网络分析，规划师可以知道社区内哪些人群具有较高的社交活动密度，进而在规划中增加社交场所的设置，提升社区凝聚力和居民满意度。

二、空间布局优化中的社会网络分析城市的空间布局对于城市发展至关重要。

传统的城市规划方法主要关注土地利用、交通组织等方面，但忽略了人与人之间的关系和相互作用。

社会网络分析通过挖掘城市中人与人之间的联系，可以揭示出人们在城市中的流动路径和空间偏好，为城市空间布局提供科学依据。

例如，在规划新的商业中心时，社会网络分析可以帮助确定购物中心的最佳位置，使其能够覆盖最多的潜在消费者，并促进商业活动的繁荣。

三、社会公平性评估中的社会网络分析社会公平性评估是城市规划研究的一个重要方面。

传统的评估方法主要基于人口统计学数据，如收入水平、教育程度等，但忽视了人们之间的联系和相互影响。

社会网络分析通过研究社会网络中的信息流动和资源分配，可以深入了解社会关系对公平性的影响。

例如，在评估城市公共服务的均等性时，社会网络分析可以帮助评估者了解不同群体之间的信息交流和资源共享情况，从而更准确地评估公共服务的公平性。

基于改进PSO算法优化SVR的信息安全风险评估研究

基于改进PSO算法优化SVR的信息安全风险评估研究作者：任远芳牛坤丁静谢刚来源：《贵州大学学报（自然科学版）》2024年第01期文章编号 1000-5269（2024）01-0103-07 DOI：10.15958/ki.gdxbzrb.2024.01.16收稿日期：2023-05-10基金项目：贵州省省级本科教学内容和课程体系改革资助项目（2022&25）;贵州省科技计划资助项目（黔科合支撑[2023]一般371）;贵州大学引进人才科研项目（贵大人基合字2022[21]）作者简介：任远芳（1987—），女，助理实验师，硕士，研究方向：多媒体教室、教育技术、信息安全，E-mail：****************.*通讯作者：任远芳，E-mail：****************.摘要：为改善信息安全风险评价的精确度，利用改进的粒子群算法，提出了一种新的优化回归型支持向量机的信息安全风险评估方法。

首先，通过模糊理论对信息安全风险因素进行量化预处理；其次，经过预处理后的数据输入到回归型支持向量机模型中；再次，利用改进的粒子群算法来优化和训练回归型支持向量机的参数，得到了优化后的信息安全风险评估模型；最后，通过仿真实验对该模型的性能进行验证。

实验结果表明，提出的方法能很好地量化评估信息系统风险，提高了信息安全风险评估的精确性，是一种有效的评估方法。

关键词：信息安全；风险评估；模糊理论；回归型支持向量机；粒子群算法；参数优化中图分类号：TP309文献标志码：A随着网络化和信息化的日益进步，网络安全事件层出不穷。

2021年1月3日，国外安全团队cyble发现有人出售中国公民信息。

紧接着，1月26日，巴西数据库泄露。

以上安全事件大都是违法分子利用一些系统的漏洞进行入侵和攻击所导致的。

可见，如何保证网络安全是长期以来的重要探讨课题。

近年来，针对网络安全方面，新的法律法规、工作指南陆续发布。

2021年8月，《中华人民共和国个人信息保护法》正式公布。

国家中心城市科技创新能力的监测评价——以郑州市为例

总737期第三期2021年1月河南科技Henan Science and Technology国家中心城市科技创新能力的监测评价——以郑州市为例于瑜（郑州财税金融职业学院，河南郑州450048）摘要：本文以国家中心城市为研究对象，构建涵盖科技创新环境、科技创新投入、科技创新产出、科技促进经济社会发展等方面的科技创新能力评价指标体系，搜集九个国家中心城市2019年的横截面数据和郑州市2011—2019年的时间序列数据，运用熵权-灰色关联度模型对其科技创新能力进行横纵向的综合监测评价，旨在探讨郑州市科技创新能力在九个国家中心城市中的水平和排名，以便找出与其他国家中心城市的差距，同时探究郑州市9年来科技创新能力的动态演变和发展趋势。

研究结果表明，权重方面，运用熵权法分别计算横纵向对比分析的评价指标权重，计算结果稍有不同；得分方面，2011—2019年，郑州市在科技创新投入这一分项指标上的得分呈波动走势，其他分项指标和综合指标的得分均呈稳步上升趋势。

但与其他国家中心城市相比，郑州市在分项指标和综合指标上的得分排名均靠后。

基于以上实证研究结果，从科技创新环境、科技创新投入、科技创新产出、科技促进经济社会发展四个方面提出提升郑州市科技创新能力的路径和策略。

关键词：国家中心城市；科技创新能力；熵权-灰色关联模型；监测评价中图分类号：F224文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）03-0152-07Monitoring and Evaluation of Scientific and TechnologicalInnovation Capacity in National Central Cities——Taking Zhengzhou as an ExampleYU Yu（Zhengzhou Vocational College of Finance and Taxation，Zhengzhou Henan450048）Abstract:Taking national central cities as the research object,this paper constructed an evaluation index system of scientific and technological innovation capability which covered scientific and technological innovation environment, scientific and technological innovation input,scientific and technological innovation output,and scientific and tech⁃nological promotion of economic and social development,collected the cross-sectional data of nine national central cities in2019and the time series data of Zhengzhou City from2011to2019,and used the entropy weight-grey corre⁃lation model to conduct a horizontal and vertical comprehensive monitoring and evaluation of its scientific and techno⁃logical innovation capabilities,so as to explore the level and ranking of Zhengzhou's scientific and technological inno⁃vation capabilities among the nine national central cities,find the gap with other national central cities,and explore the dynamic evolution and development trend of Zhengzhou's scientific and technological innovation capabilities in the past nine years.The research results show that,in terms of weights,the entropy method is used to calculate the evaluation index weights of the horizontal and vertical comparative analysis,and the calculation results are slightly different;in terms of scores,from2011to2019,Zhengzhou's scores on the sub-indicator of investment in technologi⁃cal innovation fluctuated,while the scores of other sub-indices and comprehensive indicators showed a steady up⁃ward trend.However,compared with other national central cities,Zhengzhou ranks lower in scores on sub-indices收稿日期：2020-12-08基金项目：河南省软科学研究计划项目“国家中心城市建设背景下郑州科技创新能力及效率的实证研究”（212400410417）。

基于因子分析与聚类分析复合模型的市场细分研究_以移动通信行业为例

基于因子分析与聚类分析复合模型的市场细分研究——以移动通信行业为例刘满芝，周梅华（中国矿业大学管理学院，江苏徐州，221116）摘要：本文从新的视角，应用因子分析与聚类分析复合模型研究市场细分和市场开拓问题。

首先分析因子分析与聚类分析复合模型的应用研究现状，得出该模型在市场细分中应用的可行性。

然后以移动通信行业为实证研究对象，通过设计Likert五级态度量表，对刚入校的大一新生开展抽样调查，了解新市场消费者对移动通信商及其产品的认知和态度。

应用因子分析对多个观测变量进行降维，在此基础上，以公共因子和因子得分为依据，应用K －means聚类分析法对样本进行聚类和市场细分，提出对移动通信服务商选择目标市场和进行新市场开拓的策略建议。

关键词：因子分析；聚类分析；复合模型；市场细分Empirical Study on Market Segmentation Based on Compound Model of Factor Analysis and Cluster Analysis ——Take the Mobile Communications Industry as an ExampleLiu Man-zhi Zhou Mei-hua(the Management School, China University of Mining and Technology ,Xuzhou,Jiangsu,221116,China)Abstract：This paper studies the market segmentation and market development by applying the compound model of factor analysis and cluster analysis from a new perspective. First, the application study of the compound model of factor analysis and cluster analysis is discussed, to be sure that the application of the model in the market segmentation is feasible. Then the authors select the mobile communications industry as empirical research object. In order to obtain the data of the new market consumers’ cognitives and attitudes of mobile communication companies and products, the five Likert attitude Scale is designed, university freshmen is investigate by sampling. And then, the survey data is analyzed by the application of factor analysis, and a number of variables observed are represented by a few public factors and the corresponding factor scores. On that basis, hierarchical cluster analysis is used to cluster the samples and segment the market, and the comparison of the compound model and the traditional methods of market segmentation is discussed. Finally, some suggestions are provided for the choice of target markets and the development of new markets of the mobile communications service providers.Key words：factor analysis; cluster analysis; compound model; market segmentation1引言Suzanne Donner 认为正确的客户细分能够有效地降低成本，同时获得更强、更有利可图的市场渗透[1]。