基于主成分和多类判别分析的可见-红外光谱水蜜桃品种鉴别新方法 被引量：45

1

作者 李晓丽 胡兴越 何勇 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期417-420,共4页

提出了一种用可见-近红外漫反射光谱技术快速鉴别水蜜桃品种的新方法.应用可见-近红外光谱仪测定三个品种水蜜桃的光谱曲线,再用主成分分析法对不同品种样本进行聚类分析,获取了水蜜桃可见-近红外光谱的特征信息,同时结合多类判别分析... 提出了一种用可见-近红外漫反射光谱技术快速鉴别水蜜桃品种的新方法.应用可见-近红外光谱仪测定三个品种水蜜桃的光谱曲线,再用主成分分析法对不同品种样本进行聚类分析,获取了水蜜桃可见-近红外光谱的特征信息,同时结合多类判别分析技术建立水蜜桃品种鉴别的模型.对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析表明,以样本在第一主成分和第二主成分上的得分做出的二维散点图,对不同种类水蜜桃具有很好的聚类,能定性区分不同种类水蜜桃;经过主成分分析得到的前8个主成分的累积可信度已达94.38%,说明这8个变量能够代表绝大部分原始光谱的信息.从75个样本中随机抽取60个样本用于建立8个主成分变量的多类判别分析品种鉴别模型,余下的15个样本用于验证,准确率为100%.说明本文提出的方法具有明显的分类和鉴别作用. 展开更多

关键词 可见-近红外光谱 水蜜桃 主成分分析 多类判别分析 鉴别

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多回波机载LiDAR数据提取林地DEM的判别分析方法 被引量：10

2

作者 尹艳豹 唐守正 +1 位作者 郎璞梅 高瑞馨 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期106-113,共8页

选取包含明显空地的林地作为建模样地,通过对其激光点云单次和多次回波数据的三维空间坐标分布、反射强度分布和垂直分布3方面特征进行探讨,进而提出基于判别分析的林地DEM提取方法。取林木郁闭并实测了大量(1472个)地面控制点的验证样... 选取包含明显空地的林地作为建模样地,通过对其激光点云单次和多次回波数据的三维空间坐标分布、反射强度分布和垂直分布3方面特征进行探讨,进而提出基于判别分析的林地DEM提取方法。取林木郁闭并实测了大量(1472个)地面控制点的验证样地加以检验。结果表明:对山区林地林木复杂环境的DEM提取采用判别分析的方法是可行的,其精度达到高差总平均值0.24m,方差0.05,高差处于-0.5～0.5m之间的数据占总量的93.85%;与直接的网格窗口划分DEM滤波模拟对照比较,其结果较优。 展开更多

关键词 机载激光雷达 数字高程模型(DEM) 判别分析 多重回波

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缝洞型碳酸盐岩储层地震属性优化方法及应用 被引量：18

3

作者 刘立峰 孙赞东 +2 位作者 杨海军 韩剑发 敬兵 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期747-754,共8页

针对塔里木盆地缝洞型碳酸盐岩储层各向异性特征显著、纵横向非均质性强的特点,本文在分析多元逐步判别法和核主成分分析法的基础上,将两种算法有机结合起来用于地震属性的优化,并以塔中45井区为试验区,建立了该区缝洞型碳酸盐岩储层的... 针对塔里木盆地缝洞型碳酸盐岩储层各向异性特征显著、纵横向非均质性强的特点,本文在分析多元逐步判别法和核主成分分析法的基础上,将两种算法有机结合起来用于地震属性的优化,并以塔中45井区为试验区,建立了该区缝洞型碳酸盐岩储层的预测模型。实际应用中,剔除模型中对判别结果不敏感的属性,使各属性变量互不相关,很好地处理了地震属性之间的非线性问题,确保计算结果的稳定性;对模型进行回判检验,总符合率达到90.57%,表明所建模型的可靠性,可为地震属性优化与缝洞型碳酸盐岩储层预测研究提供一种有效的方法。 展开更多

关键词 储层预测 地震属性优化 碳酸盐岩 多元逐步判别 核主成分分析 缝洞型储层

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地采诱发建筑物损害识别的多元判别分析模型 被引量：7

4

作者 魏威 李夕兵 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期3335-3343,共9页

针对采动区建筑物损害程度的影响因素较多且各因素呈现非线性、多重共线性等特点,借鉴统计学理论并结合工程实际,提出采用不同判别准则的多元判别方法对地采诱发建筑物损害效应进行有效识别。综合考虑地质采矿方面和建筑物本身的因素,选... 针对采动区建筑物损害程度的影响因素较多且各因素呈现非线性、多重共线性等特点,借鉴统计学理论并结合工程实际,提出采用不同判别准则的多元判别方法对地采诱发建筑物损害效应进行有效识别。综合考虑地质采矿方面和建筑物本身的因素,选取10个影响砖混结构建筑物采动损害程度的因素作为模型的输入,将砖混结构建筑物的损害等级作为模型的输出,以32个建筑物采动损害的工程实例作为学习样本进行训练;依据不同判别准则及Mahalanobis距离判别分析(MDA)和Fisher线性判别分析(FDA)方法,分别建立建筑物采动损害的MDA模型和FDA模型,并利用该模型对6组待判样本实例进行仿真测试。研究结果表明:MDA方法和FDA方法对学习样本的准确率分别为87.5%和93.8%,对测试样本的准确率分别为83.3%和100%;多元判别分析模型判别性能稳健可靠,FDA法比MDA法判识准确性更高、适用性更强,对现有评价地采诱发建筑物损害方法进行了有效验证和补充。 展开更多

关键词 地下开挖 建筑物损害 损伤评价 Mahalanobis距离判别分析 FISHER线性判别分析 预测

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基于PCA-DDA原理的砂土液化预测模型及应用 被引量：14

5

作者 宫凤强 李嘉维 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第S1期448-454,共7页

影响砂土液化的因素有很多,建立多指标的液化预测模型非常有必要。目前所有的多指标砂土液化预测模型,均默认选取的判别因子之间相互独立,不存在相关性,可能导致各判别因子之间存在信息叠加而发生误判。以唐山地震砂土液化的25个案例为... 影响砂土液化的因素有很多,建立多指标的液化预测模型非常有必要。目前所有的多指标砂土液化预测模型,均默认选取的判别因子之间相互独立,不存在相关性,可能导致各判别因子之间存在信息叠加而发生误判。以唐山地震砂土液化的25个案例为样本,选取8个影响因素作为砂土液化预测的初始判别指标,首先采用主成分分析(PCA)对各判别指标进行分析,对存在相关性比较高的指标进行了降维处理。基于降维后的4个主成分换算得到新的样本数据,以18个案例为学习样本,建立主成分分析与距离判别分析(DDA)相结合的砂土液化预测模型。利用建立的预测模型对18个案例进行回判,结果全部正确。对其他7个案例的液化情况进行了预测,并与规范法、Seed方法、BP法、DDA法的判别结果进行分析比较,结果表明基于主成分分析与距离判别方法的砂土液化判别模型预测准确率为100%。将模型应用于工程实例,判别结果也与实际情况一致,表明该模型具有良好的预测功能,可在实际工程中应用。 展开更多

关键词 砂土液化 多指标相关性 预测模型 主成分分析 距离判别分析

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气象因素与杨干象虫口密度的多元线性回归和判别分析 被引量：3

6

作者 张福丽 景天忠 +2 位作者 王志英 谢淑萍 张晖 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第15期9000-9001,共2页

[目的]研究气象因素对杨干象发生的影响。[方法]利用多元线性回归和判别分析的方法分析了1～12月份月极低温度、月极高温度、月平均温度、月降水量等对杨干象发生的影响。[结果]多元线性回归后,建立了回归模型:y=0.781+0.021x16+0.004x2... [目的]研究气象因素对杨干象发生的影响。[方法]利用多元线性回归和判别分析的方法分析了1～12月份月极低温度、月极高温度、月平均温度、月降水量等对杨干象发生的影响。[结果]多元线性回归后,建立了回归模型:y=0.781+0.021x16+0.004x26+0.058x20+0.015x23+0.055x34,模型的预测精度达到了利用模型进行预测的基本要求。通过对进入多元线性回归模型中的自变量和因变量的关系进行判别分析,进一步确定了影响杨干象虫口密度的重要气象因子,分别为4月极低温度(x34)、2月极高温度(x23)、1月平均温度(x16)、3月平均温度(x26)和1月降水量(x20)。[结论]4月极低温度(x34)、2月极高温度(x23)、1月平均温度(x16)、3月平均温度(x26)和1月降水量(x20)是影响杨干象发生的重要气象因子。 展开更多

关键词 气象因素 杨干象 虫口密度 多元线性回归 判别分析

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基于Gram-Schmidt过程的判别变量筛选方法 被引量：3

7

作者 王惠文 陈梅玲 Gilbert Saporta 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期958-961,共4页

利用Gram-Schmidt过程,在自变量集合中选择对判别分类解释性最强的信息,删除对分类无显著解释作用的信息以及重复解释的信息,并把挑选出来的解释变量集合变换成若干直交变量.一方面实现了判别分析模型中的变量筛选,同时也解决了自变量... 利用Gram-Schmidt过程,在自变量集合中选择对判别分类解释性最强的信息,删除对分类无显著解释作用的信息以及重复解释的信息,并把挑选出来的解释变量集合变换成若干直交变量.一方面实现了判别分析模型中的变量筛选,同时也解决了自变量多重共线条件下的有效建模问题.在选入变量的过程中运用F统计量检验变量的判别作用,更容易被统计应用人员所接受.为了说明所提算法的合理性和有效性,以Fisher判别分析建模为例,通过仿真数据建模取得了合理准确的分析结论. 展开更多

关键词 Gram-Schmidt正交变换 判别分析 变量筛选 多重相关性

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四维时空兴趣点提取结合多流形判别分析的人体动作识别 被引量：10

8

作者 王向前 张月芬 《湘潭大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2016年第1期111-114,共4页

针对人体动作识别方法较差的稳定性和视角选择的局限性问题,提出了四维时空兴趣点提取结合多流形判别分析(MMDA)的人体动作识别方法.首先,将每个动作通过三维空间体和四维时空兴趣点投影到任意视角;然后,构建运动历史图像和非运动历史图... 针对人体动作识别方法较差的稳定性和视角选择的局限性问题,提出了四维时空兴趣点提取结合多流形判别分析(MMDA)的人体动作识别方法.首先,将每个动作通过三维空间体和四维时空兴趣点投影到任意视角;然后,构建运动历史图像和非运动历史图像,并使用类增强主成分分析进行降维;最后,将降维后的矩阵构建为多流形,计算测试图像流形与各个训练图像流形之间的距离,利用最近邻分类器完成识别.在IXMAS数据集上的实验结果表明,相比其他几种动作识别方法,提出的方法取得了更高的识别率,且对任意视角都具有较好的鲁棒性. 展开更多

关键词 视角不变 人体动作识别 多流形判别分析(Mmda) 四维时空感兴趣点 最近邻分类器

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带鉴别分析的多视角SAR图像联合决策及目标识别 被引量：7

9

作者 蔡德饶 宋愈珍 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2019年第1期37-41,54,共6页

提出多视角SAR图像联合决策的目标识别方法。多视角SAR图像对于描述目标具有互补性,因此可以为目标识别提供更丰富的鉴别信息。考虑到参与融合的部分视角可能对最终决策融合的贡献较弱。本文在多视角SAR图像的决策融合中引入鉴别分析。... 提出多视角SAR图像联合决策的目标识别方法。多视角SAR图像对于描述目标具有互补性,因此可以为目标识别提供更丰富的鉴别信息。考虑到参与融合的部分视角可能对最终决策融合的贡献较弱。本文在多视角SAR图像的决策融合中引入鉴别分析。对于单个视角的SAR图像,首先基于支持向量机分类器进行分类,根据输出的决策值定义当前视角的可靠度。然后,采用门限判决的方式选取可靠性较强的视角,并基于贝叶斯决策融合对选取视角的分类结果进行联合决策从而判定目标类别。基于MSTAR数据集进行目标识别实验验证提出方法的有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 多视角 支持向量机 鉴别分析 贝叶斯决策融合

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葡萄酒分析中模式识别方法的研究 Ⅱ.原汁含量的多元判别分析 被引量：1

10

作者 关家锐 刘保东 +4 位作者 冯素萍 王淑仁 马佩选 管锡健 于龙福 《分析测试学报》 CAS CSCD 1993年第5期85-88,共4页

本实验采用常规分析方法,分析了18个不同含汁量酒样的乙醇,总酸,挥发酸,固定酸,干浸出物,pH值,灰份,灰份碱度,总酚,甘油,钾,钠,钙,镁,干浸出物与甘油比,Q值,修正干浸出物共17个变量。采用计算机模式识别技术,利用逐步判别方法,得出了葡... 本实验采用常规分析方法,分析了18个不同含汁量酒样的乙醇,总酸,挥发酸,固定酸,干浸出物,pH值,灰份,灰份碱度,总酚,甘油,钾,钠,钙,镁,干浸出物与甘油比,Q值,修正干浸出物共17个变量。采用计算机模式识别技术,利用逐步判别方法,得出了葡萄酒中原汁含量两种逐步判别方法的判别函数和回判结果。 展开更多

关键词 模式识别 葡萄酒 原汁含量

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基于流形判别分析的全局保序学习机 被引量：1

11

作者 张静 刘忠宝 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期911-916,共6页

当前主流分类方法在分类决策时无法同时考虑样本的全局特征和局部特征,而且大多算法仅关注各类样本的可分性,往往忽略样本之间的相对关系。为了解决上述问题,提出了基于流形判别分析的全局保序学习机。该方法引入流形判别分析来反映样... 当前主流分类方法在分类决策时无法同时考虑样本的全局特征和局部特征,而且大多算法仅关注各类样本的可分性,往往忽略样本之间的相对关系。为了解决上述问题,提出了基于流形判别分析的全局保序学习机。该方法引入流形判别分析来反映样本的全局特征和局部特征;通过保持各类样本中心的相对关系不变进而实现保持全体样本的先后顺序不变;借鉴核心向量机有关理论和方法,通过建立所提方法与核心向量机对偶形式的等价关系实现大规模分类。人工数据集和标准数据集上的比较实验验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 全局保序 大规模分类 流形判别分析 支持向量机

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行业与区域的企业财务危机预警模型比较研究 被引量：1

12

作者 顾乾屏 王晓春 +2 位作者 闫江峰 刘时华 戚成伟 《金融理论与实践》 北大核心 2007年第5期42-45,共4页

本文运用多元判别模型、Logit模型、主成分模型,对不同行业和地区的企业进行财务危机预警研究,进而分析判别准确率的差异。同时,对预警模型的指标选择和不同类型危机的预警判别进行了比较分析。本文研究生成的预警模型可以提供给商业银... 本文运用多元判别模型、Logit模型、主成分模型,对不同行业和地区的企业进行财务危机预警研究,进而分析判别准确率的差异。同时,对预警模型的指标选择和不同类型危机的预警判别进行了比较分析。本文研究生成的预警模型可以提供给商业银行进行风险度量使用。 展开更多

关键词 财务危机 多元判别分析法 LOGIT回归 主成分分析 行业 地区

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我国上市公司被特别处理的组合预测模型研究 被引量：2

13

作者 李秉祥 《运筹与管理》 CSCD 2004年第3期76-80,共5页

针对组合预测比单项预测具有更高的预测精度,本文提出了一种基于模糊神经网络的上市公司被ST的非线性组合建模与预测新方法,并给出了相应的混合学习算法。通过与多元线性回归模型、Fisher模型和Lo gistic回归模型的预测结果对比表明,该... 针对组合预测比单项预测具有更高的预测精度,本文提出了一种基于模糊神经网络的上市公司被ST的非线性组合建模与预测新方法,并给出了相应的混合学习算法。通过与多元线性回归模型、Fisher模型和Lo gistic回归模型的预测结果对比表明,该方法具有预测精度高,学习与泛化能力强,适应性广的优点。 展开更多

关键词 组合预测 多元线性分析 模糊神经网络 算法

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浓香白酒绵甜感官与风味构成相关性研究 被引量：12

14

作者 胡景辉 常强 +5 位作者 蒋超 宋涛 陈彬 江伟 韩兴林 李楠 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2019年第21期68-72,78,共6页

采用感官品评方法对13款浓香白酒原酒进行分析,将样品按不同绵甜度分成3类。对比样品风味构成得出,乳酸和乳酸乙酯等风味在A类最绵甜的酒样中含量相对较高,其乳己比稳定在1.2~1.5之间,乙乳比稳定在1.0以下,酸酯比稳定在0.6左右,醇酯比... 采用感官品评方法对13款浓香白酒原酒进行分析,将样品按不同绵甜度分成3类。对比样品风味构成得出,乳酸和乳酸乙酯等风味在A类最绵甜的酒样中含量相对较高,其乳己比稳定在1.2~1.5之间,乙乳比稳定在1.0以下,酸酯比稳定在0.6左右,醇酯比控制在0.15~0.20。通过多元线性回归方程建立浓香白酒绵甜型感官指数模型,其中乳己比和酸酯比对白酒的绵甜感官具有正向作用,在一定范围内乳己比和酸酯比越高,酒体绵甜度越高。 展开更多

关键词 绵甜型 感官指数 判别分析 多元线性回归分析

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多元判别分析在地化录井油水层判识中的应用 被引量：4

15

作者 王华平 蔡峰 +1 位作者 王东明 孙道武 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期35-36,47,共3页

在运用地化录井资料判别油水层的过程中,存在油水界限划分难的问题。通过对乌尔逊凹陷107组数据进行相关分析,优选含油气总量、原油轻重组分指数、测井岩石孔隙度作为判别油层的参数,运用多元判别分析方法,建立了研究区油水层划分的判... 在运用地化录井资料判别油水层的过程中,存在油水界限划分难的问题。通过对乌尔逊凹陷107组数据进行相关分析,优选含油气总量、原油轻重组分指数、测井岩石孔隙度作为判别油层的参数,运用多元判别分析方法,建立了研究区油水层划分的判别函数,并在二维平面交会图中将油水层界线直接划分出来,不仅实现了运用多个评价参数共同参与油水层的判识,而且能够将判识结果快捷、直观地展示出来。将原始数据用判别函数回代分类进行验证,该方法的总体判别准确率高达90.7%,较好地解决了单项资料在油气水判识方面判准率低的问题。 展开更多

关键词 多元判别 地化录井 油水层 交会图 乌尔逊凹陷

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公交驾驶员心理状况影响因素分析与疾病判别模型 被引量：8

16

作者 张名芳 马艳华 +1 位作者 吴初娜 王力 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期96-104,共9页

为对公交驾驶员心理疾病实现精准干预,维护乘客生命及公共交通安全,本文通过分析公交驾驶员心理状况影响因素构建心理疾病类型判别模型。选用由基本信息、身体状况、生活状态、驾驶行为、组织认同感、人格特征以及职业压力与工作倦怠问... 为对公交驾驶员心理疾病实现精准干预,维护乘客生命及公共交通安全,本文通过分析公交驾驶员心理状况影响因素构建心理疾病类型判别模型。选用由基本信息、身体状况、生活状态、驾驶行为、组织认同感、人格特征以及职业压力与工作倦怠问卷组成的公交驾驶员心理健康状况调查问卷,对400名城市公交驾驶员展开问卷调查研究,通过皮尔逊相关性检验分析心理状况影响因素,利用K-means聚类算法和多元Logistic回归模型判别和分析心理疾病,提出相应干预措施。结果表明:人格冷怒和驾驶行为、身体状况、生活状态、组织认同感显著正相关,职业压力与工作倦怠和这4个影响因素显著负相关,相关性均较强,因此,构建心理疾病判别模型时排除与多个影响因素均呈较强相关性的人格冷怒、职业压力与工作倦怠这两个影响因素;被调查的公交驾驶员中,心理状态良好型、轻度心理疾病型、严重心理疾病型占比分别为52%、34%、14%;公交驾驶员心理疾病类型与身体状况、驾驶行为以及生活状态显著正相关,与驾驶行为的相关性最强,身体状况次之,生活状态最弱。 展开更多

关键词 城市交通 心理疾病判别 K-MEANS聚类算法 公交驾驶员 多元LOGISTIC回归 干预机制

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城市常规公交接驳方式分担率预测模型研究 被引量：3

17

作者 潘跃 裴玉龙 《交通科技与经济》 2018年第6期45-51,65,共8页

为对城市常规公交接驳方式分担率进行准确预测,从不同方法组合预测角度入手对其展开研究。选取哈尔滨市3个常规公交站,开展居民接驳方式意向调查,获取出行者的性别、年龄、职业、收入、出行目的、出行距离及选用的接驳方式等数据。利用... 为对城市常规公交接驳方式分担率进行准确预测,从不同方法组合预测角度入手对其展开研究。选取哈尔滨市3个常规公交站,开展居民接驳方式意向调查,获取出行者的性别、年龄、职业、收入、出行目的、出行距离及选用的接驳方式等数据。利用多项Logistics回归和Bayes判别分析两种方法,分别构建常规公交接驳方式分担率预测模型,并采用SPSS软件对模型进行标定。结果表明,两种模型均具备较好的拟合度,模型预测准确率分别为78.9%和75.8%。通过对预测结果进行对比,多项Logistics模型适用于步行和自行车分担率预测,而Bayes判别分析在常规公交分担率的预测上更为准确。 展开更多

关键词 常规公交 接驳方式分担率 多项Logistics回归 Bayes判别分析

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基于红外光谱主成分分析的易混毛皮的鉴别研究 被引量：7

18

作者 张红 弓太生 +3 位作者 赵国徽 姜苏杰 袁绪政 张文军 《皮革科学与工程》 CAS 北大核心 2019年第3期47-52,共6页

文章对60组牛毛皮和60组马毛皮红外光谱数据采用spss进行了主成分分析;以100组数据为建模样本(牛毛皮和马毛皮各50组)采用spss进行了多类判别分析,建立了典型判别函数和牛毛皮、马毛皮分类函数,并进行了回代验证;以20组数据验证样本(牛... 文章对60组牛毛皮和60组马毛皮红外光谱数据采用spss进行了主成分分析;以100组数据为建模样本(牛毛皮和马毛皮各50组)采用spss进行了多类判别分析,建立了典型判别函数和牛毛皮、马毛皮分类函数,并进行了回代验证;以20组数据验证样本(牛毛皮和马毛皮各10组)对所建立典型判别函数和牛毛皮、马毛皮分类函数进行了验证。研究结果表明:采用主成分分析能够有效降维,将原谱图2696个波长变量降至9个变量,新变量的累积贡献率可达到99.89%;建立的典型判别函数回代正确率达100%,验证正确率达100%;建立的牛毛皮、马毛皮分类函数回代聚类图聚类良好,验证聚类图聚类正确率达100%。 展开更多

关键词 红外光谱 主成分分析法 多类判别 材质鉴别 牛毛皮 马毛皮

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多频脉冲电子舌技术对不同品种蚝油辨识的分析 被引量：6

19

作者 刘丽 杨艺超 +1 位作者 苏家琳 杨磊 《食品与发酵科技》 CAS 2018年第2期109-112,119,共5页

为探索多频脉冲电子舌技术对蚝油的辨识能力,以8种不同品牌的蚝油为研究对象,应用电子舌技术对蚝油样品进行检测,采用主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA)对蚝油的响应信号进行处理,同时应用定量描述法(QDA)对蚝油进行感官评定,结合Krus... 为探索多频脉冲电子舌技术对蚝油的辨识能力,以8种不同品牌的蚝油为研究对象,应用电子舌技术对蚝油样品进行检测,采用主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA)对蚝油的响应信号进行处理,同时应用定量描述法(QDA)对蚝油进行感官评定,结合Kruskal-Wallis方法对数据进行分析。结果表明:基于电子舌技术的PCA分析结果显示,前3个主成分共反映样品原本信息的91.20%。人工感官评定结果表明,鲜味有显著差异,但其他感官指标无显著差异。而多频脉冲电子舌技术可以辨别不同品牌蚝油样品,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 多频脉冲电子舌技术 蚝油 主成分分析 辨别

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基于多重判别分析和Zernike矩的目标分类算法 被引量：1

20

作者 秦记东 彭华峰 《信息工程大学学报》 2017年第6期667-671,共5页

针对图像目标分类中Zernike矩特征维数过高的问题,提出一种基于多重判别分析的特征压缩方法。首先对目标图像进行预处理并计算图像的Zernike矩特征,然后采用多重判别分析方法求得投影矩阵并压缩特征,最后依据最小Euclidean距离对数据分... 针对图像目标分类中Zernike矩特征维数过高的问题,提出一种基于多重判别分析的特征压缩方法。首先对目标图像进行预处理并计算图像的Zernike矩特征,然后采用多重判别分析方法求得投影矩阵并压缩特征,最后依据最小Euclidean距离对数据分类,同时总结了常见的特征压缩评价标准。理论分析和实验结果表明,在计算量相当的情况下,文章方法可获得比主成分分析法更佳的分类效果。 展开更多

关键词 ZERNIKE矩 多重判别分析(mda) 主成分分析(PCA) 特征压缩

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