Fisher方法在矿井突水水源判别中的应用

快速且准确地判定突水水源是有效预防矿井突水事故的关键工作之一。本文以淮北矿区海孜煤矿为例,选取6大常规离子作为突水水源识别的样本变量,运用Fisher判别分析法建立突水水源判别模型。并与Q型聚类分析法判别的结果进行比较。研究结果表明:Fisher判别模型能够有效地判别突水水源,比Q型聚类分析有更高的准确性,实现对突水水源快速有效的判别。     

学生成绩的Fisher判别

用逐步判别的方法分析某校学生后续课程多媒体制作软件学习成绩与前面所学各科成绩及招生类型之间的关系.再用Fisher判别方法建立多媒体制作软件学习成绩的线性判别函数,用此函数回代判别结果及对其他学生成绩的判别结果是令人满意的.     

一种基于Fisher判别准则的场对场判别预报方法

针对一个因变量判别方法在短期气候预报中的不足,同时由于准确地定量预测非线性短期气候系统的演变十分困难,提出了一种基于Ｆｉｓｈｅｒ判别准则的场对场判别方法及其求解方案,并引入到短期气候预报中,应用结果表明,这一场对场的预报方法具有较好的判别预报效果。     

一种基于近邻边界的改进核Fisher判别方法

针对应用核Fisher判别法进行化工生产过程故障诊断时,存在核映射后的数据空间维数过高,致使判别向量W计算耗时,难以求解;同时,由于化工生产数据不完全服从高斯分布、强耦合、高维度和噪声干扰大等特点,使得投影空间中部分不同类数据不能有效分离,判别正确率未尽人意等问题,提出一种基于近邻边界的改进核Fish-er判别法.该方...     

用Fisher判别法确定矿井突水水源

运用Fisher判别分析(FDA)理论,根据含水层的标型组分和涌水点水样的化学成分,针对简单的两类和复杂的多类突(涌)水水源识别,分别建立Fisher的线性判别函数模型和典则判别的函数模型,并对它们进行判别分析,将所建的矿井突(涌)水水源识别的Fisher判别模型应用于华北某矿井予以验证.研究结果表明:该模型利用回代估计法所得到的误判率小,并具有较强的判别能力.运用该模型进行判别分析,简易方便,分类效率高,对研究矿井突(涌)水水源的快速、有效判别意义明显;该模型适用性强,有广阔的应用前景.     

基于改进Fisher判别的起步工况驾驶风格研究

以实验采集的起步工况驾驶数据为基础,利用PCA分析筛选出驾驶员在起步工况下的风格特征参数,采用GMM聚类算法对起步工况下的驾驶数据进行分析.以驾驶风格聚类分析结果为基础建立了基于Fisher判别的驾驶风格识别方法模型,运用经典和改进Fisher判别对驾驶风格数据的测试集进行识别.结果表明,改进Fisher判别的识别正确率可达85%以上,证明了改进Fisher判别在处理驾驶风格会影响车辆的多种性能表现时有效,具有较高的准确性.     

基于Fisher判别分析法的无粘性土渗透破坏类型判别

运用Fisher判别分析理论,选取6个特征粒径和孔隙率共7个指标参数,针对无粘性土管涌和流土的判别问题,建立了Fisher线性判别函数模型.利用回代估计法对模型进行检验,误判率为0.将所建立的模型用于其它9个案例的预测,结果与实际情况吻合良好.模型检验及实例计算结果表明,本文方法科学合理且可操作性强,能够为无粘性土渗透破坏类型的判别提供一条新的途径.     

改进的距离判别分析法

在不对判别变量进行处理的条件下,对传统的距离判别方法进行改进,提出一种新的判别方法,试图解决复杂球形数据的判别问题,以提高判别的正确率。通过实例表明,该方法的判别效果良好,能较好地处理复杂球形数据的判别问题。     

基于核Fisher判别的复杂储层岩性识别研究

复杂储层中多种岩性均可作为储层,不同岩性的物性特征差异较大,分岩性解释复杂储层物性是求准物性较为有效的一种方法,但是不同岩性的测井特征相近,常规线性分类方法识别效果不理想,因为复杂储层的岩石识别中非线性分类特征占较大比例。针对这一问题,本文将Fisher判别分析(FDA)做核推广,形成核Fisher判别分析(KFDA),进一步利用Fisher判别中未提取的非线性信息,通过升维获得更多的非线性分类特征,然后再通过降维来提取利于岩性分类的特征。文章通过实验对核Fisher在数据预处理、关键参数的选取等方面进行了详细介绍,并将核Fisher方法与其它分类方法进行比较,验证了核Fisher方法的岩性识别能力,而对于不同岩性间的差异相似关系,造成岩性识别精度低的情况,提出了分级核Fisher判别分析的思路,研究证明利用分级核Fisher判别分析的思路可进一步提高岩性的识别精度。     

基于核Fisher判别的致密碎屑岩岩性识别

致密碎屑岩储层具有致密、低孔隙和非均质性强等特点,岩性识别是储层预测中的难点之一。文章针对这一问题,提出将核Fisher判别方法用于致密碎屑岩储层的岩性识别,结果表明核Fisher判别方法能有效的识别川西XC地区致密碎屑岩中的砂岩和粉砂岩。     

一种基于Fisher准则的说话人识别方法研究

在说话人识别系统中,提高反映说话人个性的语音信号特征参数的有效性和实时性是问题之一.本文在使用线性预测系数倒谱(LPCC)和美尔倒谱系数(MFCC)计算特征参数的基础上利用Fisher准则,构造了一种新的混合特征参数.这种新的参数在不增加系统计算量的同时,结合了LPCC和MFCC各自的优点,具有更好地表征说话人特征的能力,并在一定程度上消除特征的信息冗余,有利于信息的实时处理.     

结合FDA与NMF的高光谱数据解混方法

高光谱图像解混是遥感图像处理的重要技术之一．利用非负矩阵分解（NMF）进行高光谱图像解混是近年来发展起来的一种方法．这种解混方法假设光谱具有稳定的光谱特性;但实际上光谱经常是多变的,这个现象影响着解混的精度．为了减小这一影响,首先利用Fisher判别分析（FDA）对高光谱数据进行线性变换,而后利用变换后的高光谱数据提出了一种FDA与NMF相结合的高光谱数据解混方法．实验表明新方法能够有效地提高解混精度与效率．     

深基坑支护结构选型决策的Fisher判别分析模型

针对传统的深基坑结构选型评价方法存在的问题,应用统计学理论并遵循“安全、经济、合理”的原则,选取了10个实测指标作为影响深基坑支护方案选型的判别因子,建立深基坑支护结构选型的Fisher判别分析模型 (FDA)。利用国内64组深基坑支护实例作为学习样本进行训练和检验,对水泥土重力式、土钉墙、桩锚、桩撑、地下连续墙等5种深基坑支护方案进行优选,并利用回代估计法对FDA模型进行检验。经过训练后的模型回判估计的误判率为14.1%。对另外10组待判样本进行测试,正确率100%。此外利用该模型对某市新世界中心工程深基坑支护结构选型进行决策,结果与实际情况符合较好,说明该模型在研究深基坑支护结构选型中具有良好的实用性和有效性,可为解决深基坑支护结构型式的优化选择提供一种新思路。     

多元判别分析及其在生态环境研究中的应用

给出了多元判别分析的数学原理和方法,通过对正规方程组解的简化处理,在不影响分类判别决策的前提下获得了判别函数.用实例说明了模型在生态环境中样品分类判别研究上的应用.     

Belle实验中神经元网络和Fisher判别方法应用于压制连续过程本底的比较

在Belle实验B±→K±ω道的物理分析中,对神经元网络法和Fisher判别法在压制连续过程本底应用中的性能进行了比较研究.应用神经元网络法可以获得对BB信号事例42.3%的选择效率和99.2%的连续过程本底排除水平;应用Fisher判别法可以获得57.9%的信号事例选择效率和98.6%的连续过程本底排除水平.     

基于核Fisher鉴别分析的手指静脉识别

抽取最优鉴别特征是手指静脉识别中重要的一步,在提取小样本的高维手指静脉图像特征时,由于光照、温湿度、水平位移等因素的影响使得采集的静脉图像是非线性分布的,为此,提出了一种基于核Fisher鉴别分析（kernel Fisher discriminant analysis,KFDA）提取非线性特征的方法。该方法是利用一个核映射将原始输入空间变换到一个更低维的空间RN中,在此特征空间上用核类间散度阵和核类内散度阵作为Fisher线性判别准则(Fisher linear discriminant,FLD),来得到最佳非线性鉴别特征,根据此鉴别特征计算其相互间的欧式距离进行识别。实验结果表明,核Fisher方法与其他方法相比,具有较低的认假率(false accept rate,FAR)和较快的识别速度。     

深部硬岩岩爆预测的FDA模型及其应用

将Fisher判别分析(FDA)理论应用到深部硬岩岩爆预测中,以最大切向应力σθ、单轴抗压强度σc、单轴抗拉强度σt和弹性能量指数Wet作为影响岩爆的因素,建立以σθ/σc,σc/σt及Wet为判别因子的岩爆预测的FDA模型.以国内外15个深部岩体实例为训练样本进行训练,利用训练好的模型对冬瓜山硬岩矿山和某煤矿三水平西大巷深部开拓巷道岩爆进行预测.研究结果表明:利用FDA模型进行深部硬岩岩爆预测,结果与工程实际岩爆结果相符合,说明该方法在深部硬岩岩爆预测中具有良好的工程实用性.     

一种改进的核Fisher鉴别分析方法

核Fisher鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一.针对在解决两类模式分类问题中KFDA只能获得一个鉴别矢量的弱点,提出了一种改进的核Fisher鉴别分析(MKFDA)方法,该方法对特征空间中的两类间离散度进行了重新估计,通过使用核类间散布矩阵的一种特殊形式,我们可以得到最多N(N为训练样本数)个鉴别矢量,从而提高了两类模式问题的分类性能.在IRIS数据上的实验结果验证了MKFDA方法的有效性.     

主成分分析法和Fisher判别方法在汽油分类分析过程中的应用

应用主成分分析(principal component analysis,PCA)法对从90#和93#两种汽油的50个实验样所取的特征数据进行降维处理,再结合Fisher判别方法对这两种汽油进行分类,并将分类结果与不采用PCA法而直接计算数据所得出的Fisher判别结果进行比较,前者的分类正确率达到100%,而后者却只有50%.结果说明采用PCA方法事先对数据处理可以大大的提高汽油分类的准确性.