硕士研究生的四种分类方法
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研究生教学归于国民教学序列中的高等教学，又分为两个层次：硕士研究生和博士研究生。目前我国硕士研究生品种比较复杂，可以从以下视点区分。
硕士生按其学习方法分为全日制硕士生和非全日制硕士生两种。前者指在高等学校和科研机构进行全日制学习的研究生;后者指在学习时期仍在原作业岗位承当必定作业任务的研究生。
按选取种类区分。硕士生选取种类分为非定向作业和定向作业两种。参与独自考试的考生，只能被选取为回原单位的定向作业硕士研究生。定向作业的硕士研究生均须在被选取前与招生单位、用人单位别离签订定向作业合同。定向作业硕士研究生结业后回定向单位作业。非定向作业硕士研究生结业时采取结业研究生与用人单位“双向选择”的方法，执行作业去向。招生单位及所在地省级结业生作业主管部门担任处理有关手续。
依照培育目标和培育方法，可分为学术型和专业学位研究生两种。专业学位与学术型学位处于同一层次，培育规范各有侧重，在培育目标上有显着差异。学术型学位按学科建立，其以学术研究为导向，偏重理论和研究，培育大学老师和科研机构的研究人员;而专业学位以专业实习为导向，注重实习和使用，培育在专业和专门技术上受到规范的、高水平训练的高层次人才。专业学位教学的杰出特点是学术型与作业性紧密结合，取得专业学位的人，首要不是从事学术研究，而是从事具有显着作业背景的作业，如工程师、医生、老师、律师、会计师等。专业学位与学术型学位在培育目标上各自有明确的定位，因而，在教学方法、教学内容、颁发学位的规范和需求等方面均有所不同。
依照考试方法分类区分。硕士生入学考试分初试和复试两个期间进行。初试分为全国一致考试、联合考试、独自考试以及引荐免试。
全国一致考试中有些考试门类由教学部一致安排出题。联合考试是教学部同意的特定学科(种类)、专业(范畴)的有些考试门类由全国一致(或联合)出题的考试。独自考试是经教学部同意的有些招生单位，为符合特定报名条件的在职人员独自安排出题而进行的考试。引荐免试是有些高等学校按教学部规则引荐本校优异应届本科结业生，承认其免初试资历，由招生单位进行复试的选拔方法。 小提示：目前本科生就业市场竞争激烈，就业主体是研究生，在如今考研竞争日渐激烈的情况下，我们想要不在考研大军中变成分母，我们需要：早开始+好计划+正确的复习思路+好的辅导班（如果经济条件允许的情况下）。2017考研开始准备复习啦，早起的鸟儿有虫吃，一分耕耘一分收获。加油！
食品分析方法的分类
食品分析方法的分类 Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020
食品分析方法的分类 对食品品质的评价，主要包括食品营养、卫生和嗜好性三个方面。食品分析所采用的分析方法主要有感观分析法、理化分析法、微生物分析法和酶分析法。 1.感观分析法感官分析又叫感观检验或感观评价，是通过人体的各种感官 器官（眼、耳、鼻、舌、皮肤）所具有的视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉，结合平时积累的实践经验，并借助一定的器具对食品的色、香、味、形等质量特性和卫生状况做出判定和客观评价的方法。感观检验作为食品检验的重要方法之一，具有简便易行、快速灵敏、不需要特殊器材等特点，特别适用于目前还不能用仪器定量评价的某些食品特性的检验，如水果滋味的检验、食品风味的检验以及烟、酒、茶的气味检验等。 依据所使用的感觉器官的不同，感官检验可分为视觉检验、嗅觉检验、味觉检验、触觉检验和听觉检验五种。 （1）视觉检定是鉴定者利用视觉器官，通过观察食物的外观形态、颜色光泽、透明度等，来评价食品的品质如新鲜程度、又无不良改变以及鉴别果蔬成熟度等的方法。 （2）嗅觉鉴定是通过人的嗅觉器官检验食品的气味，进而评价食品质量（如纯度、新鲜度或劣变程度） （3）味觉鉴定是利用人的味觉器官（主要是舌头），通过品尝食物的滋味和风味，从而鉴别食品品质优劣的方法。味觉检验主要用来评价食品的风味（风味是食品的香气、滋味、入口获得的香气和口感的综合构成），也是识别某些食品是否酸败、发酵的重要手段。
（4）听觉器官听觉鉴定是凭借人体的听觉器官对声音的反应来检验食品品质的方法。听觉鉴定可以用来评判食品的成熟度、新鲜度、冷冻程度及罐头食品的真空度等。 （5）触觉鉴定是通过被检食品用于鉴定者的触觉器官（手、皮肤）所产生的反应来评价食品品质的一种方法。如根据某些食品的脆性、弹性、干湿、软硬、黏度、凉热等情况，可评判食品的品质优劣和是否正常。 感官分析的方法很多，常用的检验方法有差别检验法，标度和类别检验法、分析或描述性检验法等。 感官分析法虽然简便、实用且多数情况下不受鉴定地点的限制。但也存在明显缺陷，由于感官分析是以经过培训的评价员的感觉作为一种“仪器”来测定食品的质量特性或鉴别产品之间的差异，因此判断的准确性与检验者的感觉器官的明锐程度和实践经验密切相关。同时检验者的主观因素（如健康状况、生活习惯、文化素养、情绪等），以及环境条件(如光线、声响等)都会对鉴定结果产生一定的影响。另外，感官检验的结果大多情况下只能用于比较性的用词（优、良、中、劣等）表示或用文字表述，很难给出食品品质优劣程度的确切数字。 2.理化分析法根据测定原理、操作方法等的不同，梨花分析又可分为物理分析法、化学分析法和仪器分析法三类。 （1）物理分析法通过对被测食品的某些物理性如温度、密度、折射率、旋光度、沸点、透明度的的测定，可间接求出食品中某种成分的含量，进而判断被检食品的纯度和品质。物理分析法简便、实用，在实际工作中应用广泛。
判别分析-四种方法
第六章 判别分析 §6.1 什么是判别分析 判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法，其应用之广可与回归分析媲美。 在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料，对所研究的对象进行分类。例如在经济学中，根据人均国民收入、人均工农业产值、人均消费水平等多种指标来判定一个国家的经济发展程度所属类型；在市场预测中，根据以往调查所得的种种指标，判别下季度产品是畅销、平常或滞销；在地质勘探中，根据岩石标本的多种特性来判别地层的地质年代，由采样分析出的多种成份来判别此地是有矿或无矿，是铜矿或铁矿等；在油田开发中，根据钻井的电测或化验数据，判别是否遇到油层、水层、干层或油水混合层；在农林害虫预报中，根据以往的虫情、多种气象因子来判别一个月后的虫情是大发生、中发生或正常； 在体育运动中，判别某游泳运动员的“苗子”是适合练蛙泳、仰泳、还是自由泳等；在医疗诊断中，根据某人多种体验指标（如体温、血压、白血球等）来判别此人是有病还是无病。总之，在实际问题中需要判别的问题几乎到处可见。 判别分析与聚类分析不同。判别分析是在已知研究对象分成若干类型（或组别）并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分类。对于聚类分析来说，一批给定样品要划分的类型事先并不知道，正需要通过聚类分析来给以确定类型的。 正因为如此，判别分析和聚类分析往往联合起来使用，例如判别分析是要求先知道各类总体情况才能判断新样品的归类，当总体分类不清楚时，可先用聚类分析对原来的一批样品进行分类，然后再用判别分析建立判别式以对新样品进行判别。 判别分析内容很丰富，方法很多。判别分析按判别的组数来区分，有两组判别分析和多组判别分析；按区分不同总体的所用的数学模型来分，有线性判别和非线性判别；按判别时所处理的变量方法不同，有逐步判别和序贯判别等。判别分析可以从不同角度提出的问题，因此有不同的判别准则，如马氏距离最小准则、Fisher 准则、平均损失最小准则、最小平方准则、最大似然准则、最大概率准则等等，按判别准则的不同又提出多种判别方法。本章仅介绍四种常用的判别方法即距离判别法、Fisher 判别法、Bayes 判别法和逐步判别法。 §6.2 距离判别法 基本思想：首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心即分组（类）的均值，判别准则是对任给的一次观测，若它与第i 类的重心距离最近，就认为它来自第i 类。 距离判别法，对各类（或总体）的分布，并无特定的要求。 1 两个总体的距离判别法 设有两个总体（或称两类）G 1、G 2，从第一个总体中抽取n 1个样品，从第二个总体中抽取n 2个样品，每个样品测量p 个指标如下页表。 今任取一个样品，实测指标值为),,(1'=p x x X ，问X 应判归为哪一类？ 首先计算X 到G 1、G 2总体的距离，分别记为),(1G X D 和),(2G X D ，按距离最近准则
16种常用的数据分析方法汇总
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
预测方法的分类
预测方法的分类 郑XX 预测方法的分类 由于预测的对象、目标、内容和期限不同，形成了多种多样的预测方法。据不完全统计，目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。 1-1预测方法的分类体系 1）按预测技术的差异性分类 可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测 技术，共五类。 2）按预测方法的客观性分类 可分为主观预测方法和客观预测方法两类。前者主要依靠经验判断，后者主要借 助数学模型。 3）按预测分析的途径分类 可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析 预测方法等。 4）按采用模型的特点分类 可分为经验预测模型和正规的预测模型。后者包括时间关系模型、因果关系模 型、结构关系模型等。 1-2 常用的方法分类 1)定性分析预测法 定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。 定性预测优缺点 定性预测的优点在于： 注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。
定性预测的缺点是： 易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。 2)定量分析预测法 定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法。 ⅰ时间序列分析预测法 时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值
习题集-材料现代研究方法15.12.17概要
第一章 X 射线衍射分析 1、什么是X 射线？什么是特征X 射线（标识X 射线）谱？特征X 射线可用于对材料进行哪两方面的分析？ X 射线与可见光一样，也是电磁波，其波长范围在0.001nm~100nm 之间； 在X 射线谱中，有若干条特定波长的谱线，这些谱线只有当管电压超过一定的数值时才会产生，而这种谱线的波长与管电压、管电流等工作条件无关，只决定于阳极材料，不同元素制成的阳极材料发出不同波长的谱线，因此称之为特征X 射线谱或标识X 射线谱。 特征X 射线谱—元素分析——电子探针X 射线显微分析的依据。 2、根据波尔的原子结构壳层模型，阐述K 系特征X 射线的产生（画图说明）。 3、推导莫塞来定律。 4、什么是X 射线强度？ X 射线作为一种电磁波，在其传播过程中是携带着一定的能量的，多带能量的多少，即表示其强弱的程度。208E c I π = 5、X 射线衍射分析在无机非金属材料研究中有哪些应用？ （1）物相分析：定性、定量（2）结构分析：a 、b 、c 、α、β、γ、d （3）单晶分析：对称性、晶面取向—晶体加工、籽晶加工（4）测定相图、固溶度（5）测定晶粒大小、应力、应变等情况 6、X 射线管中焦点的形状分为哪两种?各适用于什么分析方法？ 点焦点，照相法；线焦点，衍射仪法。 7、目前常用的X 射线管有哪两种？ 封闭式X 射线管，旋转阳极X 射线管。 8、元素对X 射线的吸收限？简述元素X 射线吸收限的形成机理。 9、单色X 射线采用的阳极靶材料的哪种特征X 射线、滤波片材料的原子序数与阳极靶材料的原子序数关系如何？滤波片吸收限λk 与阳极靶材料的特征X 射线波长是什么关系？ 采用K α射线；滤波片材料的原子序数一般比X 射线管把材料的原子序数小1或2 10、K α是由那两条X 射线合成的？怎样合成的？ 11、X 射线与物质相互作用时，产生哪两种散射？各有什么特点？哪种散射适用于X 射线衍射分析？ 相干散射，非相干散射。相干散射：不改变波长；非相干散射：改变波长。相干衍射 12、什么叫X 射线的光电效应？什么叫荧光X 射线？什么叫俄歇电子？ （1）光电效应：当X 射线波长足够短时，X 射线光子的能量就足够大，能把原子中处于某一能级的电子打出来，而它本身则被吸收，它的能量就传给该电子，使之成为具有能量的光电子，并使原子处于高能的激发态。这种过程就称为光电吸收或光电效应。 （2）荧光X 射线：因为光电吸收后，原子处于高能激发态，内层出现了空位，外层电子往此跃迁，就会产生标识X 射线，这种由X 射线激发出的X 射线称为荧光X 射线。 （3）俄歇电子：当外层电子跃迁到内层空位时，其多余的能量传递给其他外层的电子，使之脱离原子，这样的电子称为俄歇电子。 13、X 射线衍射分析的基本原理？ X 射线照射物体时，产生相干散射与非相干散，由于相干散射产生的次级X 射线具有相同的波长，如果散射物质内的原子或分子排列具有周期性（晶体物质）则会发生相互加强的干涉现象，这就是X 射线衍射分析的基本原理。 14、写出布拉格方程，说明其含义。什么是布拉格定律？ X 射线的几何条件是d 、θ、λ必须满足布拉格公式。其数学表达式为：λθ=sin d 2 其中d 是晶面间距，θ是布拉格角，即入射线与晶面间的交角。2θ是衍射角。λ是入射X 射线的波长。 布拉格方程表明，用波长λ的X 射线照射晶面间距为d 的晶体时，在λθn sin d 2=方向产生衍射。对于一定波长的X 射线而言，晶体中能产生衍射的晶面数是有限的，即2d λ≥得晶面才能产生衍射。 布拉格定律：布拉格方程和光学反射定律加在一起就是布拉格定律。
统计分析分类以及SPSS分析方法
统计分析分类以及SPSS分析方法 一、统计分析内容的分类 人类对客观事物的理解是多种多样的，这些理解能够是企业生产的规模，能够是企业生产机器的稳定性，能够是一个地区的教学质量，能 够是市场经济的规律，也能够是一个时期的经济形势或环境等等。撇 开这些形形色色的形式内容，人们对客观事物的理解从目的来看可分 为表面理解和本质理解两种。本文将这种从形式内容中抽象出来的对 客观事物的理解称之为统计分析内容。表面理解就是对客观事物表面 特征的理解；本质理解是从客观事物表面特征出发，最终得到超越客 观事物表面特征的本质特征的理解。同样，与统计分析内容相对应的 统计分析（方法）就可分为表面分析和本质分析两种。在统计分析方 法的使用上，形式内容的理解与统计分析方法的关联不大，反而是在 统计分析内容理解（对客观事物表面理解和本质理解）上，分析方法 的使用差别较大，所以本文主要从统计分析方法的角度对统计分析内 容加以细分。在SPSS中，横向叫个案，所有个案组成样本；纵向叫变量，一个变量代表客观事物的某方面特征。表面理解在SPSS中主要对 应于样本理解，目的是理解样本所代表的具体事物的特征（当然样本 的特征离不开变量，但目的不在变量）。本质理解则以样本数据为基础，总结出同类事物的普遍特征，这些特征就是变量自身的特征（它 从样本出发，但又超越样本），所以本质理解能够认为就是对变量的 理解。统计分析内容的划分与人们对客观事物的理解规律也密不可分。人类对客观事物的理解都是由浅入深、由外及里的。这种由浅入深、 由外及里的理解过程正好体现了表面理解和本质理解两个过程。统计 分析的两种内容既是人们对客观事物理解的两个方面，也是人们对客 观事物理解的两个过程，但它们能够是相互独立的。因为人类出于理 解目的的需要能够只理解客观事物的表面，也能够只理解客观事物的 规律。 （一）表面理解
常用数据分析方法分类介绍(注明来源)
常用数据分析方法有那些 文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/2813:35:06发布者：常用数据分析（关注：554） 标签： 本文包括： 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling)。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
高维数据分类方法研究
第21卷第10期 系 统 仿 真 学 报? V ol. 21 No. 10 2009年5月 Journal of System Simulation May, 2009 ? 2933 ? 高维数据分类方法研究 田 江, 顾 宏 （大连理工大学电子与信息工程学院，大连 116023） 摘 要：在对高维度数据进行模式分类时，能否有效进行降维是一个关键问题。提出了一种结合高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量机(SVM)的阶梯跳跃降维分类框架方法，能有效的降低样本数据维数，同时提高分类器性能。利用GPLVM 实现数据的平滑映射，对输入样本进行非线性降维后，根据SVM 的分类校验结果进行下一步降维迭代操作；计算新的阶梯维数，根据反馈动态调整降维输入数据。利用该方法对UCI 上的数据集进行分类，仿真结果验证了方法的有效性。 关键词：高斯过程潜变量模型；支持向量机；模式分类；阶梯跳跃降维 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1004-731X (2009) 10-2933-03 Study on Classification Methods for High-dimensional Data TIAN Jiang, GU Hong (School of Electronic and Information Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China) Abstract: Effective dimensionality reduction is a key issue in high-dimensional data classification. A new ladder jumping dimensional reduction classification framework was proposed which combined the Gaussian process latent variable model (GPLVM) and the Support Vector Machine (SVM). The data dimensions were reduced remarkably, while at the same time improving the performance of SVM classifiers. For the purpose of nonlinear low dimensional embedding of sample datasets, GPLVM provides a smooth probabilistic mapping from latent to data space. According to the feedback results of SVM, the renewed ladder dimension was calculated and the input data was adjusted dynamically. The proposed approach was applied to four benchmark problems, and the simulation results show its validity. Key words: GPLVM; SVM; pattern classification; ladder jumping dimension reduction 引 言模式分类是模式识别中的一项重要内容 ,也是处理许多其它问题的核心。用于模式分类的方法很多 ,传统的模式分类方法主要基于统计分析理论, 如 Bayesian 方法、Fisher 判别、K 近邻分类等。近年来复杂非线性高维数据分析、处理的需要则促进了神经网络、模糊推理及支持向量机等方法的研究与应用[1] 。其中支持向量机的理论基础是V apnik [2, 3] 等提出的统计学习理论，采用结构风险最小化准则 ,在最小化样本点误差的同时,缩小模型泛化误差的上界,即最小化模型的结构风险,从而提高了模型的泛化能力。支持向量机方法的分类性能受特征空间的选择影响较大，在很多应用领域中数据包含大量的特征，过高的特征维数使得训练及分类的速度变慢，同时也会使分类的正确率下降。 主成分分析(PCA)是目前广泛应用的一种降维方法，将多个变量化为少数几个互不相关的主成分,从而描述数据集的内部结构。高斯过程潜变量模型(GPLVM)[4-6]由Lawrence 于2004年提出，是一种新的无监督非线性数据降维方法，实现概率非线性的主成分分析。本文在GPLVM 的基础上，结合支持向量机提出了一种阶梯跳跃式降维的方法，对样本进行动态调整，支持向量机做为分类器迭代计算模型的性能评价标准和最后的分类结果。在UCI 标杆数据集上进行了 收稿日期：2008-01-02 修回日期：2008-07-23 作者简介：田江(1979-), 男, 河北唐山人, 博士生, 研究方向为数据挖掘等；顾宏(1961-), 辽宁大连人, 教授, 博导, 研究方向为数据挖掘, 移动商务等。 相关的仿真实验，实验结果表明了该方法可以获得最优的特征子集，有效的提高了分类的正确率，证明了方法的有效性。 1 高斯过程潜变量模型 高斯过程潜变量模型(GPLVM)[4-6]是一个完全概率非线性的实现主成分分析的潜变量模型。对主成分分析进行概率解释，写成一组具有线性协方差方程的高斯过程的积形式。 设d 维观测数据集记为： 11[,:,...,,:][:,,...,:,]T n d n d Y y y y y ×==∈? 设q 维潜变量数据集记为 11[,:,...,,:][:,,...,:,]T n q n q X x x x x ×==∈? 概率PCA [7]是一个简单的潜变量模型，给出了观测数据y 和潜变量x 之间的关系，它利用低维的潜变量来表示高维 观测数据，具体描述的是线性关系： ,:,:,:i i i y Wx η=+ (1) 其中d q W ×∈?是映射矩阵，噪声向量,:i η服从于均值为0，方差为2I σ的正态分布。 将潜变量同观测数据联系起来，假定各数据相互独立，令条件概率为: 2,:,:1 (|,)(|,)n i i i p Y X W N y Wx I σ==Π (2) 定义潜变量的高斯先验分布表示为: ,:1 ()(|0,)n i i p X N x I ==Π (3) ,:1(|)(|0,)n i i p Y W N y C ==Π (4)
现代材料研究方法知识点总结
一、X 射线谱（连续和特征）X 射线与物质相互作用 1、吸收限及其应用 定义：吸收系数发生突变的波长 激发K 系荧光辐射，光子的能量至少等于激出一个K 层电子所作的功W k h νk = Wk= hc/λk 只有 ν > νk 才能产生光电效应。 所以： λk 从激发荧光辐射角度称为激发限。从吸收角度看称为吸收限。 吸收限λk 的应用 （1）滤波片的选择 主要目的去除k β 原理：选择滤波片物质的λk 介于λ k α 和λk β之间。即Z 滤=Z 靶-1(Z 靶<40) Z 滤=Z 靶-2 (Z 靶>40) （2）阳极靶的选择 (1) Z 靶< Z 试样 (2) 自动滤波 Z 靶＝ Z 试样+1 或 ＋2 (3) Z 靶>> Z 试样最忌Z 靶+1或＋2＝Z 试样 2、X 射线与物质相互作用产生那些信息。 X 射线通过物质，一部分被散射，一部分被吸收，一部分透射。 3、衰减公式I=I 0e -μm ρH 1、衰减公式 相对衰减： μ：线衰减系数负号厚度↑ I ↓ 积分： 为穿透系数 2、衰减系数 1) 线衰减系数 I ：单位时间通过单位面积的能量 μ的物理意义：通过单位体积的相对衰减。 2) 质量衰减系数 X 射线的衰减与物质的密度有关，因此每克物质引起的相对衰减为 μ/ρ= μm H H m e I I ρμ-=0 3) 复杂物质的衰减系数 w ：重量百分比 μm = w 1μm1+ w 2 μm2 + w 3 μm3 +….+ w n μmn 4) μm 与λ、Z 的关系 μm ≈k λ3Z 3 λ<λk 时k=0.007 λ>λk 时 k=0.009 二、晶体学内容 7种晶系、倒易点阵。 晶系 点阵常数间的关系和特点 实例 三斜 单斜 斜方(正交) 正方 立方 六方 菱方 a ≠ b ≠c,α≠β≠γ≠90° a ≠b ≠c,α=β=90°≠γ(第一种) α=γ=90°≠β二种 a ≠b ≠c,α=β=γ=90° a=b ≠c α=β=γ=90° a=b=c α=β=γ=90° a=b ≠c α=β=90γ=120 a=b=c α=β=γ≠ 90° K2CrO7 β-S CaSO 42H 2O Fe 3C TiO 2 NaCl Ni-As Sb,Bi 倒易点阵的定义 若正点阵的基矢为a 、b 、c 。如果假设有一点阵其基矢为a*、b*、c*。两种基矢间存在如下关系： a*·a = b*·b = c*·c =1 a*·b = a*·c = b*·a =b*·c =c*·a =c*·b =0 则称基矢a*、b*、c*所确定的点阵为基矢a 、b 、c 所确定的点阵的倒易点阵。 倒易点阵也可用另一数学公式表达： 晶体点阵中晶包体积为 v =c·(a ?b) 因为:c*·c = 1= v/v 所以：c*·c = c·(a ?b)/v 即：c* =(a ?b)/v 同理：a* =(b ? c)/v b* =(c ? a)/v 任意倒易矢量 g=ha*+kb*+lc*必然垂直于正点阵中的（hkl ）面。 证明：g·AB =g·(OB-OA)=[ha*+kb*+lc*]·(b/k - a/h)=0 所以 g 垂直AB 同理：g 垂直BC 和CA 所以 g 垂直于（hkl ）面。 晶带、晶带轴、晶带面。 dx I dI I I I x x x dx x x ∝=-+dx I dI μ-=??-=H I I dx I dI H 00μH H H e I I H I I μμ-=?-=00 ln H H e I I μ-=0Idx dI -=μ
数据分类
统计分类就是根据事物的内在特点，按照一定标志将重复出现的社会经济现象体区分为不同的类型。 统计分布是在统计分组的基础上，把总体的所有单位按组归排列。形成总体中各个单位在各组间的分布。其实质是把总体的全部单位按某标志所分的组进行分配所形成的数列，所以又称分配数列或分布数列。统计分布由两个构成要素所组成：总体按某标志所分的组，各组所占有的单位数—次数。根据分组标志的不同，分配数列分为品质分配数列和变量分配数列。统计分布分为离散型分布和连续型分布。常见的离散型分布有：0-1分布B(1,p)、二项分布B(n,p)、泊松分布P(λ)；常见的连续型分布有：均匀分布U[a,b]、指数分布E[λ]、Γ-分布Γ(λ,α)、正态分布N(μ,σ2)。 数据展示方式，即数据描述方式。 一、用图表展示定性数据。定性数据包括分类数据和顺序数据，它们的图表展示方法基本相同。通常可以用频数分布表和图形来描述。其中，图形描述又分为饼图、条形图、环形图。 二、用图表展示定量数据。定性数据的图示表示方法，也都适用于定量数据。但定量数据还有一些特定的图示方法，它们并不适用于定性数据。1、生成频数分别表；2、定量数据的图形表示。常用来表述定量数据统计图形有：直方图、折线图和散点图。 三、用统计表来表示数据。统计表是一种用密集的形式归纳数据的方法，它主要利用行和列中的数据来表述现象特征。 四、用数字来概括数据。1、定性数据的数字特征。由于定性数据主要是计数，比较简单，对定性数据的集中趋势常用的方法就是计算比例、百分比、中位数和众数；2、定量数据的数字特征。反映定量数据特征的统计量常用的有：1、反映数据集中趋势的水平度量：平均数、中位数、众数和分位数等；2、反映数据离散程度的差异度量：极差、四分位差、标准差和方差。
《材料现代研究方法》复习题及答案
名词解释有错的地方说一下啊 x-ray强度：单位时间内通过垂直于X-ray传播方向的单位截面的X-ray的能量 吸收限:物质的质量吸收系数随波长 变化发生突变时的临界波长 结构消光：由两个以上等同点构成的复杂晶体，除了遵守各自所属的点阵消光外还会附加的消光 景深：成像时像平面不动，在满足成像清晰的前提下，物平面沿轴线前后可移动的距离 衬度：图像上的明暗差距 热分析：在程序控制温度下，测量物质的物理性质随温度变化的一类技术 系统消光：F HKL=0时I=0，衍射光束消失的现象 显微镜分辨本领：光学系统能分辨的两个物点间的最小距离 x-ray谱：描述X-ray强度随波长变化的曲线 x-ray散射：X-ray射到靶材上传播方向发生改变的现象 散射衬度：试样各部位对电子散射能力不同引起的图像的明暗差异 衍射衬度：晶体取向不同产生的图像的明暗差异 焦长：物点固定不动，在保持成像清晰的前提下像平面沿透镜轴线可移动的距离差热分析：在程序控制温度下测定物质和参比物之间的温度差和温度关系的一种技术。 德拜相机分辨本领：一定波长的X-ray照到两个面间距相近的晶面上时底片上两根相应 衍射线条分离的程度 像差：从物平面上一点散射出来的电子束不一定全部汇聚一点，或物平面上各点并不是按比例成像于同一像平面而导致图像模糊不清或与原物几何形状不成比例的现象 二填空 1.X-ray 谱的种类有两种，分别是（连续X-ray谱）、（标识X-ray谱）。 2.X-ray衰减程度的影响因素包括（入射X射线波长）(被照射物质原子序数)(物质密度) 3. 多晶体研究方法包括（粉末照相法）和（X-ray衍射仪法），其中（粉末照相 法）使用德拜相机来做样品的X-ray衍射。德拜相机的结构主要有四部分，分别是（相机圆筒）、（光阑）、（承光管）、（试样架）。？？ 4. 磁透镜几何像差包括（球差）、（像散）、（畸变）。 5. 透射电子显微镜的镜筒由（照明）系统、（成像）系统、（观察和记录）系统三部分组成，电子枪和聚光镜属于（照明）系统，样品室、物镜、中间镜、投影镜属于（成像）系统。 6. 热分析的四大支柱分别是（热重分析）、（差热分析）、（差示扫描量热分析）、（热机械分析）。 7．透射电子显微镜的主要性能指标包括（分辨能力）、（放大倍数）、（加速电压）。8．当工作电压低于激发电压时，x-ray管中发射出连续x-ray谱，其中，管电流i,管电压V, x-ray管阳极靶原子序数Z, x-ray强度I,短波限λ0之间有如下关系：i与Z恒定，V上升，则I（上升），λ0 （下降）；V与Z恒定，i上升，则I （上升），λ0（不变）；i与V恒定，Z上升，则I（上升），λ0（不变）；9．要使标识x-ray谱上I标/I连最大，工作电压/激发电压应在（3~5）之间。
16种统计分析方法
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10 分类：数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前 需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致 性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；
1.1分析方法分类
一、分析方法的分类 1.定性分析和定量分析 定性分析的任务是鉴定物质是由哪些元素或化合物所组成的； 定量分析的任务则是测定物质中有关组成的含量。建材行业中最常用的是定量分析。 2.常量分析，半微量分析、微量分析、超微量分析 根据试样的用量及操作方法不同，可分为常量、半微量和微量分析、超微量分析。 各种分析操作时的试样用量如下表所示。 各种分析方法的试样用量 方法试样质量（mg）试样体积（ml）常量分析 >100 >10 半微量分析 10-100 1-10 微量分析 0.1-10 0.01-1 超微量分析 <0.1 <0.01 在无机定性化学分析中，一般采用半微量操作法，而在经典定量化学分析中，一般采用常量操作法。另外，根据被测组分的质量分数，通常又粗略分为常量(大于1％)、微量(0．01％~1％)和痕量(小于0．01％)成分的分析。 3.例行分析、快速分析和仲裁分析 例行分析是指一般化验室日常生产中的分析，又叫常规分析。 快速分析是例行分析的一种，主要用于生产过程的控制。 例如水泥厂的炉前快速分析，要求在尽量短的时间内报出结果，分析误差一般允许较大。 仲裁分析是不同单位对分析结果有争议时，要求有关单位用指定的方法进行准确的分析，以判断分析结果的准确性。在仲裁分析时，推确度是主要矛盾。 4.化学分析和仪器分析 以物质的化学反应为基础的分析方法称为化学分析法。化学分析历史悠久，是分析化学的基础，所以又称为经典化学分析法。主要的化学分析方法有两种： (1)重量分析法； (2)滴定分析法(容量分析法)。
以物质的物理和物理化学性质为基础的分轿方法称为物理和物理化学分析法。由于这类方法都需要较特殊的仪器，故一般又称为仪器分析法。仪器分析法有： 光学分析法、电化学分析法、色谱分析法、质诺分析法和放射化学分析法等。在建材分析中常用的仪器分析(1)分光光度法(比色法)；(2)原子吸收分光光度法：(3)荧光光谱分析。
SPSS操作方法：判别分析例题
为研究1991年中国城镇居民月平均收入状况，按标准化欧氏平方距离、离差平方和聚类方法将30个省、市、自治区．分为三种类型。试建立判别函数，判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。判别指标及原始数据见表9-4。 1991年30个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表 单位：元／人 x1：人均生活费收入 x6：人均各种奖金、超额工资(国有+集体) x2：人均国有经济单位职工工资 x7：人均各种津贴(国有+集体) x3：人均来源于国有经济单位标准工资 x8：人均从工作单位得到的其他收入 x4：人均集体所有制工资收入 x9：个体劳动者收入 5
贝叶斯判别的SPSS操作方法： 1. 建立数据文件 2．单击Analyze→ Classify→ Discriminant，打开Discriminant Analysis 判别分析对话框如图1所示： 图1 Discriminant Analysis判别分析对话框 3．从对话框左侧的变量列表中选中进行判别分析的有关变量x1~x9进入Independents 框，作为判别分析的基础数据变量。 从对话框左侧的变量列表中选分组变量Group进入Grouping Variable 框，并点击Define Range...钮，在打开的Discriminant Analysis: Define Range对话框中，定义判别原始数据的类别数，由于原始数据分为3类，则在Minimum（最小值）处输入1，在Maximum（最大值）处输入3（见图2）。。 选择后点击Continue按钮返回Discriminant Analysis主对话框。 图2 Define Range对话框 4、选择分析方法 ?Enter independent together 所有变量全部参与判别分析（系统默 认）。本例选择此项。 ?Use stepwise method 采用逐步判别法自动筛选变量。
材料现代研究方法样本
第一章 一、选择题 1.用来进行晶体结构分析的X射线学分支是( B ) A.X射线透射学; B.X射线衍射学; C.X射线光谱学; D.其它 2. M层电子回迁到K层后, 多余的能量放出的特征X射线称( B ) A.Kα; B. Kβ; C. Kγ; D. Lα。 3. 当X射线发生装置是Cu靶, 滤波片应选( C ) A．Cu; B. Fe; C. Ni; D. Mo。 4. 当电子把所有能量都转换为X射线时, 该X射线波长称( ) A.短波限λ0; B. 激发限λk; C. 吸收限; D. 特征X射线 5.当X射线将某物质原子的K层电子打出去后, L层电子回迁K层, 多余能量将另一个L层电子打出核外, 这整个过程将产生( ) ( 多选题) A.光电子; B. 二次荧光; C. 俄歇电子; D. ( A+C) 二、正误题 1. 随X射线管的电压升高, λ 0和λ k 都随之减小。( X ) 2. 激发限与吸收限是一回事, 只是从不同角度看问题。( ) 3. 经滤波后的X射线是相正确单色光。( ) 4. 产生特征X射线的前提是原子内层电子被打出核外, 原子处于激发状态。
( ) 5. 选择滤波片只要根据吸收曲线选择材料, 而不需要考虑厚度。( ) 三、填空题 1. 当X射线管电压超过临界电压就能够产生X射线和X射线。 2. X射线与物质相互作用能够产生、、、、 、、、。 3. 经过厚度为H的物质后, X射线的强度为。 4. X射线的本质既是波长极短的电磁波也是 , 具有波粒二象性性。 5. 短波长的X射线称软X射线 , 常见于 ; 长波长的X射线称硬X射线, 常见于。 1.X射线的本质是什么? 它与可见光、紫外线等电磁波的主要区别何在? 用 哪些物理量描述它? 2.Ⅹ射线与物质有哪些相互作用? 规律如何? 对x射线分析有何影响? 反冲 电子、光电子和俄歇电子有何不同? 3.如果用1mm厚的铅作防护屏, 试求Cr Kα和Mo Kα的穿透系数。 4.试计算Cu的K系激发电压。( 答案: 8980Ⅴ) 5.试计算Cu的Kαl射线的波长。( 答案: 0.1541 nm) .