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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
介绍了处理多元有序数据的定向判别分析新方法原理、建模流程、应用流程及其在沉积化学中的应用实例。这种判别分析将分类建模与判别归类分开,求解与专业知识结合。新方法用多组或逐步判别分析对多元有序数据建模,应用时根据应用领域的知识对样本归属作初步定向,然后选择模型的相关局部进行判别归类,从而实现有序判别。这种方法用于解决由于时间序列多元数据周期性造成的样本分类颠倒问题。在塔里木盆地沉积岩时间序列化学数据的应用实例中,解决了石油井下地层预测和归类问题。  相似文献   

2.
采用近红外光谱分析法对不同种类的苹果样品进行分类,提出一种基于非相关判别转换的苹果近红外光谱定性分析新方法。实验分别采用主成分分析、Fisher判别分析和非相关判别转换三种方法对苹果光谱数据进行特征提取,并使用K-近邻分类算法建立三种苹果分类识别模型,最后使用"留一"交叉验证法进行模型检验。结果表明,使用非相关判别转换方法建立的模型正确识别率优于使用主成分分析和Fisher判别分析建立的模型。  相似文献   

3.
在线课堂已成为当前最重要的教学场景之一.针对当前基于视觉特征学习和距离度量学习的参与度识别模型仍然缺乏足够的判别力和稳定性等问题,本文将有序深度度量学习方法引入课堂参与度识别任务,联合建模视觉特征学习和判别度量学习.首先,提出一个有序度量损失函数建模参与度样本的有序标签结构,使得在学习获得的有序度量空间中,视觉特征与其参与度标签保持有序一致性,提高识别模型的判别力.其次,提出一种四元组困难样本构造策略,对困难正样本的视觉特征相似度进行最小化,同时最大化困难负样本的视觉特征相似度,充分挖掘困难样本,提高模型训练的效率和稳定性.最后在课堂参与度基准数据集DAiSEE上进行测试,验证了算法的有效性.  相似文献   

4.
一种新的聚类判别分析框架及其实证研究*   总被引:1,自引:0,他引:1  
在分析经典聚类判别分析方法实质的基础上,提出了一种新的聚类判别分析框架,改进了一种基于样本指标值频度计算的两总体判别分析算法,提高了在对所有参与建立判别模型的样本进行判别时的计算速度;给出了建立在此改进判别分析算法基础上的一种动态聚类判别分析算法的设计,并实现了所有算法。进行相应的实证研究,结果表明以此聚类判别分析框架对给定样本集合进行分析,可以迅速得到多个合理的聚类结果以及对聚类结果的清晰解释,既可以对已有的聚类结果进行验证,又可以进行数据的探索性分析。  相似文献   

5.
一种适用于小样本问题的基于边界的特征提取算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
黄睿  何明一  杨少军 《计算机学报》2007,30(7):1173-1178
特征提取技术是模式识别领域进行数据降维和强化判别信息的有效方法.线性判别分析是监督特征提取方法的典型代表,获得广泛应用,但受到小样本问题的制约.对此提出一种适用于小样本问题的基于边界的特征提取算法.算法利用高维数据小样本情况下线性可分概率增加以及其低维投影趋于正态分布的特点,定义了新的类别边界,不但考虑了由线性判别分析提出的类内、类间离散度,也兼顾各类别的方差差异性.通过极大化该边界获得最优投影向量,同时避免因类内离散度矩阵奇异导致的小样本问题.进一步将算法推广到多类问题.高光谱数据特征提取与分类实验表明,算法在小样本情况下对于两类和多类问题均具有良好的推广性能,优于多种线性判别分析的改进算法,并且在样本较多时也取得了满意结果.  相似文献   

6.
判别分析法又称"分辨法",是一种常用的分类分析方法.在分类已经确定的情况下,记录对象的各种特征值,通过对特征值的分辨,将待判样本按分类特征一一归类的多变量统计分析方法.通过探究影响学生学业的因素,结合我校学生日常学习情况,确定了5种研究对象作为学业预警模型建立的自变量.在预警等级已经确定的前提下,基于判别分析中两种常用分析方法建立学业预警模型.分析了预测结果,并对检验结果的误差进行了结合实际情况的分析.  相似文献   

7.
基于判别分析的数据分析库的设计与实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
邓正宏  郑玉山  郑炜 《计算机工程》2003,29(22):101-102,169
判别分析是根据所研究的个体的观测指标来推断该个体所属类型的一种统计方法,对已知分类的数据建立由数值指标构成的分类规则,然后把这样的规则应用到未知分类的样本去分类。该文以判别分析中的线形判别分析和Mahalanobis距离判别分析作理论依据,提出一种数据分析库的设计和实施方案,该系统在数据分析方面的研究和应用中有一定的特色。  相似文献   

8.
梁志贞  张磊 《自动化学报》2022,48(4):1033-1047
线性判别分析是一种统计学习方法. 针对线性判别分析的小样本奇异性问题和对污染样本敏感性问题, 目前许多线性判别分析的改进算法已被提出. 本文提出了基于Kullback-Leibler (KL)散度不确定集的判别分析方法. 提出的方法不仅利用了Ls范数定义类间距离和Lr范数定义类内距离, 而且对类内样本和各类中心的信息进行基于KL散度不确定集的概率建模. 首先通过优先考虑不利区分的样本提出了一种正则化对抗判别分析模型并利用广义Dinkelbach算法求解此模型. 这种算法的一个优点是在适当的条件下优化子问题不需要取得精确解. 投影(次)梯度法被用来求解优化子问题. 此外, 也提出了正则化乐观判别分析并采用交替优化技术求解广义Dinkelbach算法的优化子问题. 许多数据集上的实验表明了本文的模型优于现有的一些模型, 特别是在污染的数据集上, 正则化乐观判别分析由于优先考虑了类中心附近的样本点, 从而表现出良好的性能.  相似文献   

9.
针对多维时间序列的多类分类问题,本文提出基于时点分割思想的核Fisher判别分析-顺序回归机(KFDA-ORM)多类分类建模方法.该方法利用核Fisher判别分析(KFDA)与顺序回归机(ORM)的互补性得到分类决策函数;对分类样本的多维时间序列进行时点分割处理,使用决策函数得到各时点的分类级别;通过指数平滑分析得到采样周期内样本的最终分类结果.通过实例验证,该方法对多维时间序列的分类具有较好效果,是一种有效的多类分类方法.  相似文献   

10.
基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种新的基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射,把原空间的样本点投影到一个高维特征空间,然后在特征空间应用线性Fisher判别。利用不同意识任务生成的脑电数据对KFDA和FDA进行比较,最后用线性支持向量机进行分类和识别,并与非线性支持向量机进行了比较,结果表明KFDA的识别率明显优于后二者。  相似文献   

11.
A fast algorithm is presented for optimal discriminant analysis and quadratic discriminant analysis. In this algorithm, the discriminant function of an input feature vector for each category is calculated via a monotonically increasing sequence, and when the sequence value exceeds a certain value, then you can assert that the current category cannot be the classification result and omit the redundant calculation of the remaining terms for the category, thus making the calculation faster. Applying this algorithm to the recognition experiment on handwritten characters, we could reduce the processing time to 4% of the conventional simple method. Since both discriminant analyses assume the normal distribution of the features, disnormality contained in real-world data affects the accuracy of the two discriminant analyses. We also compared the accuracy performances of the two discriminant analyses using real-world data and artificial data.  相似文献   

12.
Software quality models can give timely predictions of reliability indicators, for targeting software improvement efforts. In some cases, classification techniques are sufficient for useful software quality models.The software engineering community has not applied informed prior probabilities widely to software quality classification modeling studies. Moreover, even though costs are of paramount concern to software managers, costs of misclassification have received little attention in the software engineering literature. This paper applies informed prior probabilities and costs of misclassification to software quality classification. We also discuss the advantages and limitations of several statistical methods for evaluating the accuracy of software quality classification models.We conducted two full-scale industrial case studies which integrated these concepts with nonparametric discriminant analysis to illustrate how they can be used by a classification technique. The case studies supported our hypothesis that classification models of software quality can benefit by considering informed prior probabilities and by minimizing the expected cost of misclassifications. The case studies also illustrated the advantages and limitations of resubstitution, cross-validation, and data splitting for model evaluation.  相似文献   

13.
李钢  代海飞 《计算机应用》2008,28(10):2718-2720
在分析研究现有小批量及多元控制图相关理论的基础上,基于Kalman滤波原理,提出一种综合解决小批量多元过程控制的建模方法。仿真实验及应用实例表明,该建模方法能够充分利用已经取得的数据,动态建立控制模型,从而解决小批量生产过程中建模数据不足的问题。  相似文献   

14.
实际工业过程数据的局部特性一般都较为复杂,不利于样本特征的提取和故障分类精度的提高.针对此问题,本文提出一种集成的局部费舍尔判别分析(ILFDA)模型,可以同时从变量和样本两个维度挖掘数据的局部结构特征,提高故障分类的性能并降低建模的难度.首先,根据过程的结构原理对复杂系统进行分块,从而可以有效获取变量维度的数据局部信息,并排除无关变量的影响.其次,针对样本维度的数据局部信息,在每个变量子块中分别建立局部费舍尔判别分析(LFDA)模型,并为每个局部模型分配相应的权值,从而可以更准确地衡量不同子块对当前故障的影响程度.最后,利用分类性能加权策略将各个子块的分类结果进行融合.田纳西–伊斯曼(TE)过程中的仿真结果验证本文所提的ILFDA方法具有更好的故障分类效果.  相似文献   

15.
为提高控制系统执行器故障实时诊断的准确率,该文提出一种基于多元时间序列分析的控制系统执行器在线故障诊断方法。首先分析了控制系统执行器故障机理,确定了表征执行器故障的关键信号;其次采用执行器历史数据,建立了时间卷积网络(TCN)在线预测模型,对执行器多通道信号进行在线预测;随后通过长短期记忆网络(LSTM)对多通道残差信号建立了故障分类模型;最后以燃气轮机控制系统执行器半物理试验平台中的电液执行器为例进行了多次重复试验验证。结果表明,基于TCN网络的在线预测模型相比传统循环神经网络(RNN)预测误差较小;基于LSTM网络的故障分类模型准确率较高;通过LSTM网络对多通道残差信号进行故障分类,比对原始故障数据分类故障准确率更高。  相似文献   

16.
The discontinuous deformation analysis (DDA) has been widely applied for rock engineering problems due to its special features in modeling the discontinuous rock mass. A linear polynomial function is often used in the standard DDA to ease the complex contact determination between the blocks. This linear displacement function generates a constant stress field within a block, which cannot be effectively used to model the stress variation within a block and across the block interface, especially in the region with a large stress gradient. In this paper, a stress recovery procedure is proposed for those DDA blocks which are glued together. Such a procedure can improve the stress accuracy along the block interface, and can be used for more accurate contact determination. Two numerical examples are presented to study the stress accuracy of the proposed method, and the results show that the proposed stress recovery method provides a better accuracy than the direct DDA and the averaging method.  相似文献   

17.

为了实时掌握生产过程运行状态, 提出一种基于Fisher 判别分析(FDA) 的过程运行状态在线评价方法. 提出 离线数据分类与识别算法, 以识别不同稳定运行状态的建模数据及其对应的状态等级; 利用FDA提取各个稳定运行 状态的特征属性, 建立评价模型; 在线评价时, 通过“时间窗口”数据特征与各个状态等级的相似度, 实时评价过程运行状态. 将所提出的方法应用于某湿法冶金过程的仿真结果验证了该方法的有效性.

  相似文献   

18.
We consider the problem of predicting a sequence of real-valued multivariate states that are correlated by some unknown dynamics, from a given measurement sequence. Although dynamic systems such as the State-Space Models are popular probabilistic models for the problem, their joint modeling of states and observations, as well as the traditional generative learning by maximizing a joint likelihood may not be optimal for the ultimate prediction goal. In this paper, we suggest two novel discriminative approaches to the dynamic state prediction: 1) learning generative state-space models with discriminative objectives and 2) developing an undirected conditional model. These approaches are motivated by the success of recent discriminative approaches to the structured output classification in discrete-state domains, namely, discriminative training of Hidden Markov Models and Conditional Random Fields (CRFs). Extending CRFs to real multivariate state domains generally entails imposing density integrability constraints on the CRF parameter space, which can make the parameter learning difficult. We introduce an efficient convex learning algorithm to handle this task. Experiments on several problem domains, including human motion and robot-arm state estimation, indicate that the proposed approaches yield high prediction accuracy comparable to or better than state-of-the-art methods.  相似文献   

19.
Hidden Markov (chain) models using finite Gaussian mixture models as their hidden state distributions have been successfully applied in sequential data modeling and classification applications. Nevertheless, Gaussian mixture models are well known to be highly intolerant to the presence of untypical data within the fitting data sets used for their estimation. Finite Student's t-mixture models have recently emerged as a heavier-tailed, robust alternative to Gaussian mixture models, overcoming these hurdles. To exploit these merits of Student's t-mixture models in the context of a sequential data modeling setting, we introduce, in this paper, a novel hidden Markov model where the hidden state distributions are considered to be finite mixtures of multivariate Student's t-densities. We derive an algorithm for the model parameters estimation under a maximum likelihood framework, assuming full, diagonal, and factor-analyzed covariance matrices. The advantages of the proposed model over conventional approaches are experimentally demonstrated through a series of sequential data modeling applications.  相似文献   

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