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Subspace Semi-supervised Fisher Discriminant Analysis 被引量:5
1
作者 YANG Wu-Yi LIANG Wei +1 位作者 XIN Le ZHANG Shu-Wu 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期1513-1519,共7页
关键词 费希尔判别分析法 鉴别分析 离散度 降维方法
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Cobalt crust recognition based on kernel Fisher discriminant analysis and genetic algorithm in reverberation environment 被引量:2
2
作者 ZHAO Hai-ming ZHAO Xiang +1 位作者 HAN Feng-lin WANG Yan-li 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第1期179-193,共15页
Recognition of substrates in cobalt crust mining areas can improve mining efficiency.Aiming at the problem of unsatisfactory performance of using single feature to recognize the seabed material of the cobalt crust min... Recognition of substrates in cobalt crust mining areas can improve mining efficiency.Aiming at the problem of unsatisfactory performance of using single feature to recognize the seabed material of the cobalt crust mining area,a method based on multiple-feature sets is proposed.Features of the target echoes are extracted by linear prediction method and wavelet analysis methods,and the linear prediction coefficient and linear prediction cepstrum coefficient are also extracted.Meanwhile,the characteristic matrices of modulus maxima,sub-band energy and multi-resolution singular spectrum entropy are obtained,respectively.The resulting features are subsequently compressed by kernel Fisher discriminant analysis(KFDA),the output features are selected using genetic algorithm(GA)to obtain optimal feature subsets,and recognition results of classifier are chosen as genetic fitness function.The advantages of this method are that it can describe the signal features more comprehensively and select the favorable features and remove the redundant features to the greatest extent.The experimental results show the better performance of the proposed method in comparison with only using KFDA or GA. 展开更多
关键词 feature extraction kernel fisher discriminant analysis(KFDA) genetic algorithm multiple feature sets cobalt crust recognition
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基于核Fisher判别分析的船舶中央冷却器状态评估
3
作者 吴小豪 邹永久 刘军朴 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第2期185-189,共5页
为实现船舶系统或设备的实时状态评估,本文采用核Fisher判别分析法,以船舶中央冷却器为例,选择合适的核函数及核参数,利用其正常数据和异常数据建立状态评估模型,即最佳投影方向,并利用过程数据验证其有效性。结果表明,核Fisher判别分... 为实现船舶系统或设备的实时状态评估,本文采用核Fisher判别分析法,以船舶中央冷却器为例,选择合适的核函数及核参数,利用其正常数据和异常数据建立状态评估模型,即最佳投影方向,并利用过程数据验证其有效性。结果表明,核Fisher判别分析法无需深入分析中央冷却器的结构与原理即可有效识别中央冷却器的正常工况和异常工况,同时能够通过投影值准确描述过程工况的变化过程。在故障发展初期,根据运行参数投影值的变化趋势,可判断船舶系统或设备状态的发展趋势,为早期发现船舶系统或设备的重复性故障提供有效手段。对于船舶系统或设备而言,具有重要的工程实际应用意义。 展开更多
关键词 智能船舶 状态评估 fisher判别分析法 中央冷却器 最佳投影方向 重复性故障
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基于Fisher_BP的入侵检测方法研究
4
作者 万佳蓉 王绍杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期371-376,共6页
工业控制系统面临的威胁增多,为做到主动防御,以及更加准确地识别入侵数据类型,基于工控蜜罐的部署环境,设计一种模型,用来识别入侵数据具体类型。首先对捕获的数据进行核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)降维,然... 工业控制系统面临的威胁增多,为做到主动防御,以及更加准确地识别入侵数据类型,基于工控蜜罐的部署环境,设计一种模型,用来识别入侵数据具体类型。首先对捕获的数据进行核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)降维,然后利用Fisher算法对处理后的数据进行分类,如果判定为异常类,则再利用BP神经网络(Back Propagation neural network)进行二次判别,确定具体的入侵类别。实验结果表明,该方法检测率可达到95%,可以较好地对数据进行分类,判定具体的入侵类型。 展开更多
关键词 工业控制系统 工控蜜罐 核主成分分析 fisher判别 BP神经网络
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基于Fisher判别分析可分性信息融合的马铃薯VC含量高光谱检测方法 被引量:6
5
作者 郭林鸽 殷勇 +1 位作者 于慧春 袁云霞 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期164-171,共8页
为提高马铃薯VC含量检测结果的准确性和可靠性,提出一种基于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)可分性数据融合的检测模型输入变量构建方法。首先,利用高光谱成像技术采集200个马铃薯的高光谱信息,通过对比6种预处理方... 为提高马铃薯VC含量检测结果的准确性和可靠性,提出一种基于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)可分性数据融合的检测模型输入变量构建方法。首先,利用高光谱成像技术采集200个马铃薯的高光谱信息,通过对比6种预处理方法和原始数据的建模结果,确定多元散射校正为光谱数据的预处理方法;其次,采用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)及CARS-SPA组合算法3种方法提取相应特征波长,通过对比分析最终确定34个有效特征波长;然后,将有效特征波长进行FDA可分性数据融合,根据融合的新变量对样本间差异性判别能力的大小进行筛选,确定构建检测模型的输入变量;最后,分别对FDA融合前后筛选的变量建立偏最小二乘模型和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型,并对检测结果进行对比分析。结果表明,将CARS算法提取的34个特征波长进行FDA融合,采用前3个融合变量作为构建检测模型的输入变量时,其所建BPNN模型的相关系数由0.9726提高至0.9990,均方根误差由0.7723降低至0.1727,不仅能够极大地降低数据分析维度,而且能够提高检测结果的准确性。因此,基于FDA可分性数据融合构建检测模型输入变量可以提高马铃薯VC含量检测结果的准确性。 展开更多
关键词 高光谱成像 fisher判别分析 马铃薯 VC含量检测 模型
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三维荧光光谱融合小波包分解融合Fisher判别分析及支持向量机识别紫苏 被引量:8
6
作者 任永杰 殷勇 +1 位作者 于慧春 袁云霞 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期198-203,共6页
为实现紫苏品种的快速鉴别,避免以次充好,选取4个品种的紫苏采集三维荧光数据,提出了一种基于小波包分解融合Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)的荧光数据特征选择策略,并实施了4种紫苏的有效鉴别。首先,对三维荧光数... 为实现紫苏品种的快速鉴别,避免以次充好,选取4个品种的紫苏采集三维荧光数据,提出了一种基于小波包分解融合Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)的荧光数据特征选择策略,并实施了4种紫苏的有效鉴别。首先,对三维荧光数据进行预处理,采用Delaunay三角形内插值法去除瑞利散射和拉曼散射,以消除它们的不利影响;运用Savitzky-Golar卷积平滑对数据进行平滑处理,以减少噪声的干扰。同时,对三维荧光数据进行初步筛选,去除了荧光强度小于0.01的发射波长。然后,对各激发波长对应的发射光谱进行3层sym4小波包分解,计算得到最低频段的小波包能量值,作为各激发波长光谱数据表征量。接着,再利用FDA对小波包能量进行判别分析,将其所包含的差异性信息进行融合,得到FDA生成的新变量,并选取累计判别能力达到99%的前3个FD变量作为不同品种差异性信息的表征变量,提出三维荧光数据的表征策略。最后,利用BP神经网络(backpropagation neural network,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)两种模式识别算法对表征变量进行分析,得到FDA+BPNN和FDA+SVM两种鉴别结果。FDA+BPNN的训练集正确率为97.5%,测试集正确率为95%;FDA+SVM的训练集和测试集的正确率均达到98.33%。结果表明,三维荧光光谱技术结合小波包分解、FDA和SVM算法基本上能够实现紫苏品种的鉴别。这为后续有关紫苏的进一步检测研究(如某些有效成分的定量检测)提供了研究基础。 展开更多
关键词 紫苏 三维荧光 小波包分解 fisher判别分析 BP神经网络 支持向量机
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煤层底板突水危险性的Fisher判别分析模型 被引量:59
7
作者 张文泉 张广鹏 +1 位作者 李伟 华祥 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1831-1836,共6页
为准确评价底板突水危险性,考虑到不同影响因素对于评价方法的作用与影响不同,运用逐步判别法剔除了判别效果不显著的指标,选取了含水层富水性、水压、隔水层厚度、断层导水性、构造发育程度5项主要影响因素作为判别指标。根据以往突水... 为准确评价底板突水危险性,考虑到不同影响因素对于评价方法的作用与影响不同,运用逐步判别法剔除了判别效果不显著的指标,选取了含水层富水性、水压、隔水层厚度、断层导水性、构造发育程度5项主要影响因素作为判别指标。根据以往突水数据建立了底板突水危险性的Fisher判别分析模型,并绘制了判别空间中样本数据散点图。该模型通过了显著性检验,分类效果显著。对15组训练样本进行回代判别,误判率为0,通过距离判别法准确预测了测试样本的突水危险性,表明该模型在煤层底板突水危险性评价上具有较高的可信度和良好的实用性。 展开更多
关键词 煤层 底板 突水 fisher判别 逐步判别 距离判别
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膨胀土判别与分类的Fisher判别分析方法 被引量:51
8
作者 余颂 陈善雄 +1 位作者 余飞 许锡昌 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期499-504,共6页
介绍了数理统计中常用的判别分析方法——Fisher判别分析法,结合合(肥)-六(安)-叶(集)高速公路工程,利用SPSS软件对沿线采集土样进行了Fisher判别分析,得出了适合该地区膨胀土判别与分类的判别方程。分析表明:(1)利用Fisher判别分析法... 介绍了数理统计中常用的判别分析方法——Fisher判别分析法,结合合(肥)-六(安)-叶(集)高速公路工程,利用SPSS软件对沿线采集土样进行了Fisher判别分析,得出了适合该地区膨胀土判别与分类的判别方程。分析表明:(1)利用Fisher判别分析法仅需几项基本物理性质指标,参数的试验操作大众化、规范化,试验条件明确、设备简单、周期短。 展开更多
关键词 膨胀土 SPSS fisher判别分析 判别与分类
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基于Fisher判别法岩溶塌陷倾向性等级分类预测 被引量:14
9
作者 黄仁东 韩明 +3 位作者 张小军 张海彬 金浩 华正阳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期70-76,共7页
为准确预测岩溶塌陷倾向性的等级分类,通过分析大量观测实例,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为模型判别因素。对12个实际观测样本进行训练,建立了基于Fisher判别分析法(FDA)的岩溶... 为准确预测岩溶塌陷倾向性的等级分类,通过分析大量观测实例,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为模型判别因素。对12个实际观测样本进行训练,建立了基于Fisher判别分析法(FDA)的岩溶塌陷倾向性等级分类预测模型。借助SPSS软件工具,得到判别模型的4个判别函数。根据判别函数对训练样本进行回判,并对2个待判样本进行预测。结果显示:第一、第二判别函数的综合判别效率达到100%,大于规定的85%,满足工程实际应用需求;对训练样本进行回判时,误判率为零,同时对待判样本的分类预测准确率为100%。 展开更多
关键词 岩溶塌陷 fisher判别分析法(FDA) 判别函数 预测 回判
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马尾松毛虫害等级的Fisher判别分析 被引量:24
10
作者 许章华 李聪慧 +3 位作者 刘健 余坤勇 龚从宏 唐梦雅 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期275-283,共9页
马尾松毛虫是我国森林最具危害性的害虫之一,开展该虫害的遥感预测研究有助于全面、及时地发现可能发生虫害的区域,为有效采取森防检疫措施,降低虫害造成的直接、间接损失提供技术支持。以福建省为研究区,于2012年2—5月份依次开展了三... 马尾松毛虫是我国森林最具危害性的害虫之一,开展该虫害的遥感预测研究有助于全面、及时地发现可能发生虫害的区域,为有效采取森防检疫措施,降低虫害造成的直接、间接损失提供技术支持。以福建省为研究区,于2012年2—5月份依次开展了三明市、将乐县、沙县、南平市、华安县、云霄县、南安市、安溪县、莆田市、长汀县、建阳市、宁德市及福清市等13个监测站的马尾松毛虫越冬代调查,调查指标包括GPS坐标、松林冠层光谱、气候、地形、林分、虫源、人文环境等。对上述因子进行分析与提取,经相关分析得到13个可有效预测马尾松毛虫害等级的子因子;利用Fisher判别分析,建立无危害、轻度危害、中度危害、重度危害等4个虫害等级的判别函数,建模组样本自检结果显示4个等级的判别精度分别为71.0%、84.9%、87.2%、100%,总判别精度为80.8%,验证组样本检验结果显示判别精度为73.00%,预测准确率为75.99%,表明利用Fisher判别分析预测马尾松毛虫害等级具有较好的可行性。 展开更多
关键词 马尾松毛虫 虫害等级 fisher判别 相关分析
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基于主成分分析与Fisher判别分析法的矿井突水水源识别方法 被引量:87
11
作者 鲁金涛 李夕兵 +2 位作者 宫凤强 王希然 柳皎 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期109-115,共7页
为有效地预防矿井突水事故,及早识别突水水源是关键工作之一。根据矿井各含水层水化学成分的差异性,选取7种水化学成分指标作为突水水源识别的样本变量。在此基础上,采用主成分分析(PCA)与Fisher判别分析相结合的方法建立突水水源判别... 为有效地预防矿井突水事故,及早识别突水水源是关键工作之一。根据矿井各含水层水化学成分的差异性,选取7种水化学成分指标作为突水水源识别的样本变量。在此基础上,采用主成分分析(PCA)与Fisher判别分析相结合的方法建立突水水源判别模型。以新庄孜煤矿不同水层的水化学特征资料中的33个为学习样本,12个为预测样本,对该模型进行检验和应用,并与传统Fisher判别分析模型的结果进行比较。研究结果表明:利用PCA与Fisher突水水源判别模型能够有效地消除样本变量指标间的相互影响,使突水水源判别结果更加准确。 展开更多
关键词 fisher判别分析 矿井突水 水源判别 主成分分析(PCA) 矿井水文地质
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Fisher线性鉴别分析的理论研究及其应用 被引量:97
12
作者 杨健 杨静宇 叶晖 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期481-493,共13页
Fisher线性鉴别分析已成为特征抽取的最为有效的方法之一 .但是在高维、小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征仍是一个困难的、至今没有彻底解决的问题 .文中引入压缩映射和同构映射的思想 ,从理论上巧妙地解决了高维、奇异情况下最... Fisher线性鉴别分析已成为特征抽取的最为有效的方法之一 .但是在高维、小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征仍是一个困难的、至今没有彻底解决的问题 .文中引入压缩映射和同构映射的思想 ,从理论上巧妙地解决了高维、奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题 ,而且该方法求解最优鉴别矢量集的全过程只需要在一个低维的变换空间内进行 ,这与传统方法相比极大地降低了计算量 .在此理论基础上 ,进一步为高维、小样本情况下的最优鉴别分析方法建立了一个通用的算法框架 ,即先作K L变换 ,再用Fisher鉴别变换作二次特征抽取 .基于该算法框架 ,提出了组合线性鉴别法 ,该方法综合利用了F S鉴别和J Y鉴别的优点 ,同时消除了二者的弱点 .在ORL标准人脸库上的试验表明 ,组合鉴别法所抽取的特征在普通的最小距离分类器和最近邻分类器下均达到 97%的正确识别率 ,而且识别结果十分稳定 . 展开更多
关键词 fisher鉴别准则 线性鉴别分析 FoleySammon线性鉴别分析 组合线性鉴别分析 高维小样本问题 人脸识别
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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 被引量:20
13
作者 王荣辉 宗若雯 +1 位作者 王正洲 廖光煊 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1331-1335,1341,共6页
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... 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. 展开更多
关键词 主成分分析 fisher判别方法 汽油
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砂土液化预测的Fisher判别模型及应用 被引量:16
14
作者 刘年平 王宏图 +1 位作者 袁志刚 刘竟成 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期554-557,622,共5页
基于Fisher判别理论建立了砂土液化可能性的Fisher判别分析(FDA)模型。在分析砂土液化影响因素的基础上,选取烈度、震中距、地下水位、砂层埋深、标贯击数、平均粒径、不均匀系数、剪应力比等8个实测特征指标作为FDA模型的预测指标。利... 基于Fisher判别理论建立了砂土液化可能性的Fisher判别分析(FDA)模型。在分析砂土液化影响因素的基础上,选取烈度、震中距、地下水位、砂层埋深、标贯击数、平均粒径、不均匀系数、剪应力比等8个实测特征指标作为FDA模型的预测指标。利用砂土液化的实测数据作为训练样本进行训练,建立FDA模型对砂土液化进行预测,并用其他未参加训练的实测数据进行了验证。研究结果表明,FDA模型简便可行、预测精度高,是解决砂土液化预测问题的有效方法之一。 展开更多
关键词 土力学 砂土液化 预测 fisher判别分析
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高光谱最优波长选择及Fisher判别分析法判别玉米颗粒表面黄曲霉毒素 被引量:23
15
作者 褚璇 王伟 +3 位作者 张录达 郭浪花 Peggy Feldner Gerald Heitschmidt 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1811-1815,共5页
黄曲霉毒素是广泛存在于玉米中且具有剧毒的一种代谢产物,以美国农业部农业研究署(USDA-ARS) Toxicology and Mycotoxin Research Unit提供的2010年先锋玉米为研究对象,验证了高光谱成像技术对玉米中黄曲霉毒素检测的可行性。以甲... 黄曲霉毒素是广泛存在于玉米中且具有剧毒的一种代谢产物,以美国农业部农业研究署(USDA-ARS) Toxicology and Mycotoxin Research Unit提供的2010年先锋玉米为研究对象,验证了高光谱成像技术对玉米中黄曲霉毒素检测的可行性。以甲醇为溶剂制备四种不同浓度的黄曲霉毒素溶液,并将其逐一滴在等量的4组共120粒玉米颗粒表面,以未处理的30粒洁净玉米作为一组对照样本,将大小、形状相似的150个样品随机分为训练集103个,验证集47个;对获取的400~1000 nm波段范围内的高光谱图像,先进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation ,SNV)预处理,然后引入基于 Fisher判别最小误判率的方法选择最优波长,并以所选波长作为Fisher判别分析法的输入建立判别模型,对玉米颗粒表面不同浓度的黄曲霉毒素进行识别,最后对模型判别正确率进行了验证。结果表明,选取四个最优波长(812.42,873.00,900.36和965.00 nm )时Fisher判别分析模型对训练集与验证集的准确率分别为87.4%和80.9%。该方法为含黄曲霉毒素玉米颗粒便携式检测仪器的开发,以及对田间霉变玉米自然代谢产生毒素的检测奠定了技术基础。 展开更多
关键词 最优波长 fisher判别分析法 玉米颗粒 黄曲霉毒素 近红外高光谱图像
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硫化矿石自燃倾向性等级分类的Fisher判别分析法 被引量:18
16
作者 胡汉华 刘征 +1 位作者 李孜军 崔田田 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1674-1679,共6页
将Fisher判别分析法(FDA)应用于硫化矿石自燃倾向性等级分类问题中,选用主要矿物及含量、吸氧速度常数平均值、自热点、自燃点4项指标作为判别因子,建立硫化矿石自燃倾向性等级分类的FDA模型。选取新桥硫铁矿13个矿样的实验数据作为学... 将Fisher判别分析法(FDA)应用于硫化矿石自燃倾向性等级分类问题中,选用主要矿物及含量、吸氧速度常数平均值、自热点、自燃点4项指标作为判别因子,建立硫化矿石自燃倾向性等级分类的FDA模型。选取新桥硫铁矿13个矿样的实验数据作为学习样本进行训练,建立相应的线性判别函数,并用训练后的模型对天马山高硫金矿的-55m中段以上矿石自燃倾向性进行判别。结果表明:Fisher判别分析模型分类性能良好,对硫化矿石自然发火潜势的划分结果统计意义明显,适用性强,说明该方法在硫化矿石自燃倾向性判别与分类中有较好的应用前景。 展开更多
关键词 硫化矿石 自燃倾向性 等级 fisher判别分析法 分类
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基于Fisher判别分析法的隧洞围岩分类 被引量:30
17
作者 姜春露 姜振泉 孙强 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1665-1670,共6页
针对隧道围岩分类问题,基于Fisher判别分析理论,选用岩石质量指标、完整性指数、饱和单轴抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面摩擦因数等6个指标作为判别因子,以30组隧洞围岩数据作为学习样本进行训练,建立相应的Fisher判别模型... 针对隧道围岩分类问题,基于Fisher判别分析理论,选用岩石质量指标、完整性指数、饱和单轴抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面摩擦因数等6个指标作为判别因子,以30组隧洞围岩数据作为学习样本进行训练,建立相应的Fisher判别模型。利用回代估计方法对建模数据逐一进行检验,正确率达93.3%。将建立的判别模型应用于工程实例,预测结果与实际情况吻合良好,与Bayes判别法、神经网络模型判别结果一致。研究结果表明,Fisher判别分析用于围岩分类简便可行,正确率高,是解决隧洞围岩分类的一种有效方法。 展开更多
关键词 隧洞围岩 分类 fisher判别分析
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陕北侏罗纪煤田风化基岩富水性Fisher模型预测方法 被引量:48
18
作者 侯恩科 童仁剑 +2 位作者 王苏健 冯洁 陈通 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2312-2318,共7页
侏罗系风化基岩含水层是陕北侏罗纪煤田矿井涌突水水害的重要来源之一,科学预测其富水性是矿井防治水急需解决的重要问题。针对风化基岩富水性预测问题,以神府矿区红柳林井田为例,总结了风化基岩的发育特征及其富水性影响因素,选取风化... 侏罗系风化基岩含水层是陕北侏罗纪煤田矿井涌突水水害的重要来源之一,科学预测其富水性是矿井防治水急需解决的重要问题。针对风化基岩富水性预测问题,以神府矿区红柳林井田为例,总结了风化基岩的发育特征及其富水性影响因素,选取风化基岩地层时代、厚度、风化程度和岩性组合4个因素作为评判指标,利用钻孔实测单位涌水量和各指标数据,建立了风化基岩含水层富水性类型的Fisher判别分析模型,可对无抽水试验资料钻孔的风化基岩富水性类型进行预测。研究表明,基于Fisher判别分析模型进行风化基岩富水性预测是可行的,为风化基岩富水性科学预测提供了一种新方法。 展开更多
关键词 风化基岩 含水层 富水性 红柳林井田 fisher判别分析
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用Fisher判别法确定矿井突水水源 被引量:69
19
作者 陈红江 李夕兵 +1 位作者 刘爱华 彭述权 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期1114-1120,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 矿井突水 突(涌)水水源判别 水化学方法 fisher判别分析
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张量局部Fisher判别分析的人脸识别 被引量:23
20
作者 郑建炜 王万良 +1 位作者 姚晓敏 石海燕 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1485-1495,共11页
子空间特征提取是人脸识别中的关键技术之一,结合局部Fisher判别分析技术和张量子空间分析技术的优点,本文提出了一种新的张量局部Fisher判别分析(Tensor local Fisher discriminant analysis,TLFDA)子空间降维技术.首先,通过对局部Fis... 子空间特征提取是人脸识别中的关键技术之一,结合局部Fisher判别分析技术和张量子空间分析技术的优点,本文提出了一种新的张量局部Fisher判别分析(Tensor local Fisher discriminant analysis,TLFDA)子空间降维技术.首先,通过对局部Fisher判别技术进行分析,调整了其类间散度目标泛函,使算法的识别性能更高且时间复杂度更低;其次,引入张量型降维技术对输入数据进行双边投影变换而非单边投影,获得了更高的数据压缩率;最后,采用迭代更新的方法计算最优的变换矩阵.通过ORL和PIE两个人脸库验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 人脸识别 fisher判别分析 维数约简 局部结构保持 判别信息
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