采用虚拟训练样本的二次判别分析方法 被引量：16

1

作者 王卫东 杨静宇 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期400-407,共8页

小样本问题会造成各类协方差矩阵的奇异性和不稳定性.本文采用对训练样本进行扰动的方法来生成虚拟训练样本,利用这些虚拟训练样奉克服了各类协方差矩阵的奇异性问题,从而可以直接使用二次判别分析(Quadratic discriminant analysis,QDA... 小样本问题会造成各类协方差矩阵的奇异性和不稳定性.本文采用对训练样本进行扰动的方法来生成虚拟训练样本,利用这些虚拟训练样奉克服了各类协方差矩阵的奇异性问题,从而可以直接使用二次判别分析(Quadratic discriminant analysis,QDA)方法.本文方法克服了正则化判别分析(Regularized discriminant analysis,RDA)需要进行参数优化的问题.实验结果表明,QDA的模式识别率优于参数最优化时RDA算法的识别率. 展开更多

关键词 小样本问题 二次判别分析 虚拟训练样本 扰动方法 分类器 人脸识别

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基于二次判别分析的多模型建模方法 被引量：3

2

作者 杨慧中 贾淑矿 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第5期662-664,685,共4页

针对单一软测量模型难以精确描述复杂非线性的化工生产过程的问题,为提高软测量模型的预测精度,基于多模型建模思想,提出一种基于二次判别分析的支持向量机多模型建模方法。首先依据样本输出空间的值区间把样本集合分为若干子集,并分别... 针对单一软测量模型难以精确描述复杂非线性的化工生产过程的问题,为提高软测量模型的预测精度,基于多模型建模思想,提出一种基于二次判别分析的支持向量机多模型建模方法。首先依据样本输出空间的值区间把样本集合分为若干子集,并分别对每个子集建立基于支持向量机算法的子模型,多个子模型采用"开关切换"方式连接。对于未知类别的输入数据,依据各子集的先验类别信息,用二次判别分析算法判断其所属类别,并以输入向量所属类别的支持向量机模型的输出作为多模型的最终输出。工业仿真实例表明,该建模方法建立的多支持向量机模型比单一支持向量机模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 多模型 二次判别分析 支持向量机 软测量

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超高维稀疏二次判别分析两阶段估计方法 被引量：1

3

作者 高妍南 周生彬 +1 位作者 黄叶金 白世贞 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2022年第6期9-14,共6页

文章提出一种两阶段二次判别分析建模方法,该方法将高维协方差阵的估计转化为低维矩阵的估计问题,从而有效解决了超高维二次判别分析计算量大的问题。数值模拟和实际数据分析结果表明,在有限样本情形下,两阶段估计方法在变量选择和分类... 文章提出一种两阶段二次判别分析建模方法,该方法将高维协方差阵的估计转化为低维矩阵的估计问题,从而有效解决了超高维二次判别分析计算量大的问题。数值模拟和实际数据分析结果表明,在有限样本情形下,两阶段估计方法在变量选择和分类误差率方面的性能更好。 展开更多

关键词 二次判别分析 超高维 稀疏性 精度矩阵 两阶段估计

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基于机器视觉技术的单粒葡萄质量与果径预测分级研究 被引量：12

4

作者 李俊伟 郭俊先 +2 位作者 胡光辉 刘军 虞飞宇 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1862-1868,共7页

【目的】采用机器视觉技术,针对新疆无核白和红提单粒葡萄的质量和果径大小进行预测和分级研究。【方法】在不同的颜色特征空间模型,预处理原始图像,采用最大类间方差法分割目标区域;采用数学形态学方法去除二值图像中部分果梗及噪声点... 【目的】采用机器视觉技术,针对新疆无核白和红提单粒葡萄的质量和果径大小进行预测和分级研究。【方法】在不同的颜色特征空间模型,预处理原始图像,采用最大类间方差法分割目标区域;采用数学形态学方法去除二值图像中部分果梗及噪声点,获得最佳二值图像;基于二值图像,分析获取单粒葡萄的几何特征;最后,分别采用一元线性回归法和偏最小二乘回归法预测单粒葡萄的质量和果径,采用二次判别分析法对单粒葡萄的质量和果径进行分级。【结果】利用短轴与果形指数特征相结合建立的偏最小二乘回归模型可有效预测单粒葡萄的质量和果径,预测决定系数达到0.98和0.945;基于该特征组合的二次判别分析法可用于单粒葡萄的质量和果径分级,准确率超过85%。【结论】机器视觉技术能够较准确预测单粒葡萄的质量和果径,并能对质量和果径进行分级。 展开更多

关键词 机器视觉 单粒葡萄 回归分析 二次判别分析 质量 果径 分级

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真核生物启动子的预测技术 被引量：11

5

作者 孙吉贵 韩霄松 +2 位作者 卢欣华 行荣 仲洋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第1期5-9,33,共6页

启动子是基因表达过程中非常重要的调控序列,是影响基因能否转录的重要功能单位之一,真核生物的启动子预测已经成为生物信息学研究的热点。将结合人工神经网络、支持向量机、二次判别分析和位置权值矩阵技术,对国内外真核生物启动子的... 启动子是基因表达过程中非常重要的调控序列,是影响基因能否转录的重要功能单位之一,真核生物的启动子预测已经成为生物信息学研究的热点。将结合人工神经网络、支持向量机、二次判别分析和位置权值矩阵技术,对国内外真核生物启动子的预测研究进行介绍,并在最后采用合适的技术应用到模拟真核生物基因表达过程的电子细胞模型Analog-Cell中。 展开更多

关键词 启动子 人工神经网络 支持向量机 二次判别分析技术 位置权值矩阵 生物信息学

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一种基于组合特征的大肠杆菌σ^(70)启动子识别算法 被引量：2

6

作者 杜耀华 敖伟 +1 位作者 倪青山 王正志 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期113-119,共7页

启动子识别是研究基因转录调控的重要环节,但目前算法的识别正确率偏低。在深入分析启动子生物特征的基础上,提出了一种基于多种特征组合的大肠杆菌7σ0启动子识别算法,在启动子序列的组成特征、信号特征和结构特征中选取10种典型特征,... 启动子识别是研究基因转录调控的重要环节,但目前算法的识别正确率偏低。在深入分析启动子生物特征的基础上,提出了一种基于多种特征组合的大肠杆菌7σ0启动子识别算法,在启动子序列的组成特征、信号特征和结构特征中选取10种典型特征,以此为依据,对位于非编码区和编码区内部的启动子分别加以识别。首先通过特征描述模型分别计算各种特征在启动子序列和非启动子序列中的得分,将特征得分组合成10维特征向量,再利用二次判别分析法在特征向量集上进行训练和识别。在实际数据集中进行的刀切法测试验证了算法的有效性。对位于非编码区的启动子,平均正确率达到了86.7%,明显优于其它算法;对位于编码区内部的启动子,平均正确率也达到了82.4%。算法还具有良好的可扩展性,能够方便地容纳新特征,使识别性能不断提高。 展开更多

关键词 大肠杆菌 σ^70启动子识别 组合特征 二次判别分析法 刀切法

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利用光谱趋势参数快速判定小麦粉DON等级的研究 被引量：2

7

作者 吴威 祖广鹏 +2 位作者 陈桂云 徐剑宏 陈坤杰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1565-1568,共4页

脱氧雪腐镰刀菌烯醇(DON)是一种经常发生在谷物及其衍生产品中的霉菌毒素,危害人类和家畜的生命健康。开发快速、准确、经济、无环境危害的检测方法是一个亟待解决的问题。本研究定义了可见光-近红外(Vis-NIR)光谱的趋势参数TP(trend pa... 脱氧雪腐镰刀菌烯醇(DON)是一种经常发生在谷物及其衍生产品中的霉菌毒素,危害人类和家畜的生命健康。开发快速、准确、经济、无环境危害的检测方法是一个亟待解决的问题。本研究定义了可见光-近红外(Vis-NIR)光谱的趋势参数TP(trend parameter),利用TP确定与DON浓度最相关的特征波段。文中校正集样本的光谱矩阵行按样本DON浓度逐渐增加的顺序排列,矩阵每一列(每一个波段)都对应一个TP值,所有样本在某波段下的吸光度在列方向上的递增趋势越强(即TP值越大),则此波段下的吸光度与DON浓度的相关性就越强,该波段便可以作为评估DON浓度的特征波段。研究发现在666, 1 238和1 660 nm处TP出现局部最大值,利用此三个特征波段下的光谱进行二次判别分析Quadratic Discriminant Analysis(QDA),以此构建的TP-QDA模型可以将小麦粉按DON污染水平分成轻度(0<DON<1 000μg·kg-1)、中度(1 000≤DON<2 000μg·kg-1)、和重度(DON≥2 000μg·kg-1)三个等级。该模型的整体分类准确率在校正集和验证集中分别为88.24%和86.27%。对比了传统的主成分分析PCA(principal component analysis)特征波段选取方法,其所构建的PCA-QDA模型也将相同的小麦样品分成三个污染等级,整体分类准确率在校正集和验证集中分别为68.62%和72.55%。这些研究结果证实了TP选择特征波段的方法在判断DON污染水平时优于PCA特征波段选取方法,并且TP-QDA模型可有效地用于快速对小麦粉的污染等级进行分类,从而减少收储运过程中分析筛选小麦的时间和经济成本。研究结果还有待在更广泛的小麦品种中进行普适性验证。 展开更多

关键词 脱氧雪腐镰刀菌烯醇 趋势参数 二次判别分析 小麦粉

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FUDT在苹果近红外光谱分类中的应用 被引量：1

8

作者 武斌 马桂香 武小红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期193-196,223,共5页

苹果的分类是苹果采收后商品化处理的重要环节。为了快速、无损和有效地实现苹果的分类,利用近红外光谱技术采集四种苹果的近红外反射光谱,用主成分分析对高维的近红外光谱进行降维处理,分别运行线性判别分析,二次判别分析,模糊非相关... 苹果的分类是苹果采收后商品化处理的重要环节。为了快速、无损和有效地实现苹果的分类,利用近红外光谱技术采集四种苹果的近红外反射光谱,用主成分分析对高维的近红外光谱进行降维处理,分别运行线性判别分析,二次判别分析,模糊非相关判别转换和Foley-Sammon判别分析提取鉴别信息,用k-近邻分类器进行分类。分类结果表明,模糊非相关判别转换能更好地提取苹果近红外光谱的品种鉴别信息,达到了最高的分类准确率。 展开更多

关键词 苹果分类 近红外光谱 线性判别分析 二次判别分析 模糊非相关判别转换 Foley-Sammon判别分析

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正态重采样的改进行人再识别度量学习算法 被引量：6

9

作者 宋丽丽 李彬 +1 位作者 赵俊雅 刘国峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第8期158-165,共8页

跨场景的行人再识别任务,现有度量学习算法由于小样本问题使得对模型参数的估计存在偏差,从而导致识别精度较低。在交叉二次判别分析度量学习算法的基础上,提出了一种基于样本正态性重采样算法,建立了半监督学习度量模型,以增强度量模... 跨场景的行人再识别任务,现有度量学习算法由于小样本问题使得对模型参数的估计存在偏差,从而导致识别精度较低。在交叉二次判别分析度量学习算法的基础上,提出了一种基于样本正态性重采样算法,建立了半监督学习度量模型,以增强度量模型的泛化能力。综合泛化后的度量模型和交叉二次判别算法,构建了加权组合的联合模型。选取了公开数据集VIPeR和CUHK01进行测试,测试结果显示该算法相比于原交叉二次判别算法以及相关的行人再识别算法有着明显的优势,尤其在rank-1上的识别精度分别超过了MLAPG算法和NFST算法7.79%和4.68%,且该算法对于训练数据量的变化具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 行人再识别 度量学习算法 半监督学习 交叉二次判别分析 统计推断 识别精度

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用非联配方法预测人类转录调节模体

10

作者 吕军 罗辽复 +1 位作者 张颖 赵巨东 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1044-1050,共7页

通过对TRANSFAC数据库中转录因子结合位点(TFBS)所包含核苷k联体(k-mer)在人类和小鼠基因组启动子区中分布的比较分析,提出一种在人类全基因组启动子区搜索转录调节k-mer模体(transcriptionregulatoryk-mermotifs,TRKMs)的非联配快速算... 通过对TRANSFAC数据库中转录因子结合位点(TFBS)所包含核苷k联体(k-mer)在人类和小鼠基因组启动子区中分布的比较分析,提出一种在人类全基因组启动子区搜索转录调节k-mer模体(transcriptionregulatoryk-mermotifs,TRKMs)的非联配快速算法——基于距离的保守k-mer搜索算法(distance-basedconservativek-mersearchingalgorithm,DCKSalgorithm).应用该算法,对人7-mer转录调节模体进行预测,预测结果敏感性为90%,特异性为78%,相关系数为0.65. 展开更多

关键词 转录调节模体 非联配途径 基于距离的保守k-mer搜索算法 二次判别分析

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晚期结直肠癌中医药干预治疗疗效预测模型的建立与应用 被引量：14

11

作者 徐钰莹 张文丽 +1 位作者 杨宇飞 易丹辉 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2019年第7期1518-1524,共7页

目的 建立中医药干预治疗晚期结直肠癌的疗效预测模型进行疗效预测。方法 纳入120例晚期结直肠癌患者的人口学诊断、信息、治疗信息等深入观察随访,以生存时间为因变量,其他与生存时间相关的变量作为自变量建立Cox模型。通过Cox模型进... 目的 建立中医药干预治疗晚期结直肠癌的疗效预测模型进行疗效预测。方法 纳入120例晚期结直肠癌患者的人口学诊断、信息、治疗信息等深入观察随访,以生存时间为因变量,其他与生存时间相关的变量作为自变量建立Cox模型。通过Cox模型进行预后因素筛选,选取有显著统计学差异(P <0.05)的变量包括发病部位、转移部位、基因分型、KPS评分、症状总评分、主症评分、生活质量评分,结合临床经验和描述分析的结果,加入中医证型作为自变量,把前期制定的中医优势、劣势、中间人群划分标准作为因变量进行判别分析,建立4种判别函数,根据模型预测结果选择预测效果最好的二次判别分析(QDA)模型作为最终晚期结直肠癌中医干预治疗疗效预测模型。结果 经验证,模型总的疗效预测准确率为84.2%,在中医劣势人群中的预测准确率为100%。结论 该模型可作为临床预测模型应用于晚期结直肠癌患者的中医药治疗,为进一步探求中医临床决策支持系统奠定相关基础。 展开更多

关键词 晚期结直肠癌 中医优势人群 中医劣势人群 中医药治疗 二次判别分析 疗效预测模型

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最小均衡化后的行人重识别

12

作者 刘翠响 袁香伟 +2 位作者 王宝珠 张亚凤 马杰 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期447-452,共6页

为解决实际监控场景中的行人重识别技术的智能应用,考虑到行人图像拍摄角度不断变化的情况,将颜色和纹理等特征进行融合,利用部分局部块提取图像特征;针对行人轮廓不清晰,提出在纹理特征提取前实现直方图均衡化的方法;通过对图像进行两... 为解决实际监控场景中的行人重识别技术的智能应用,考虑到行人图像拍摄角度不断变化的情况,将颜色和纹理等特征进行融合,利用部分局部块提取图像特征;针对行人轮廓不清晰,提出在纹理特征提取前实现直方图均衡化的方法;通过对图像进行两次下采样,使算法具有更好的比例尺度不变性.与现有的局部最大概率(local maximal occurrence,LOMO)特征与跨视图二次鉴别分析(cross-view quadratic discriminant analysis,XQDA)方法结合的重识别方法进行对比,结果表明,在数据集VIPeR、PKU-Reid和i-LIDS-VID上重识别率rank1分别提高了0.28%、1.75%和0.20%,证明采用最小均衡化后的行人重识别率得到了提升. 展开更多

关键词 人工智能 行人重识别 特征融合 下采样 交叉二次判别分析度量学习 直方图均衡化 图像处理 模式识别

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