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J-GLOBAL ID：201702237811516486   整理番号：17A1671323

大学における人文社会科学研究の実力総合評価の研究は、主成分分析と実証研究法に基づいている。【JST・京大機械翻訳】

Research on Comprehensive Evaluation of Scientific Research Strength of Humanities and Social Disciplines in Colleges and Universities--Based on kernel principal component analysis and empirical research

著者 (2件)： Chen Yilan (海南大学数学系,海南海口,570228) ,  Wang Zhigang (海南大学数学系,海南海口,570228)
資料名： Anhui Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Anhui Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 40  号： 1  ページ： 20-26  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3201A  ISSN： 1001-2443  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 2013年の31省の自治区の一部の大学における人文社会科学研究に関するデータを収集し、核主成分分析法と実証研究法を用いて科学研究の実力に対して総合評価を行った。重み係数の決定と情報抽出における主成分分析の問題を解決するために,カーネル主成分分析(KPCA)を用いて,データの非線形関係を探究し,第一主成分の寄与率を改善した。「主観化」改造の考え方を採用し、重要性を高めるなどの観点を提案し、実証研究モデルを構築した。本論文は,主成分分析と経験的研究の組合せに基づく統合的な分析モデルを提案し,大学の人文社会科学研究の実力を総合的に評価した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報抽出 ,  *主成分分析
準シソーラス用語： 決定係数 ,  カーネル主成分分析 ,  重み係数 ,  *総合評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： kernel principal component analysis ,  empirical research h ,  comprehensive evaluation ,  scientific research strength

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大学 ,  社会科学 ,  研究 ,  総合評価 ,  主成分分析 ,  実証