核Fisher判别分析方法在项目评估中的应用

针对多总体非线性分类问题,对基于核函数和线性F isher判别分析方法构建的核F isher判别分析方法进行了理论分析。通过核F isher判别分析方法在科研项目评估中的应用说明,核F isher判别分析方法的效果令人满意。     

核Fisher判别分析在棉麻纤维识别中的应用

核Fisher判别分析方法的主要思想是把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间中进行Fisher线性判别.本文将Fisher判别分析方法用于棉、麻纤维的分类识别,实验结果表明:选择不同的核函数其判别效果不同,总体上核Fisher判别分析方法对棉麻纤维的识别率明显较高.     

基于模糊c-均值与核Fisher判别分析的不平衡数据分类方法

为了解决传统分类方法对不平衡数据集中少数类的识别率较低的问题,提出一种基于模糊c-均值与核Fisher判别分析相结合的分类方法.该方法首先采用模糊c-均值算法对样本数据进行聚类,将聚类后的样本数据映射到特征空间中,再对映射后的样本数据采用核Fisher判别分析算法对数据进行分类.在UCI上选取8个不平衡数据进行仿真实验,就分类性能上与其他5种算法作了比较和分析.实验结果表明采用模糊c-均值与核Fisher判别相结合的方法可以获得较高的识别率,能有效地处理不平衡数据集的分类.     

核Fisher判别分析在助学贷款违约判别中的应用

以武汉地区部分高校2782个国家助学贷款的还贷及违约数据为样本,首先应用因子分析法,在每个样本的12个属性中,提取7个主因子,再将实际数据的70%作为训练样本、30%作为测试样本,分别用Fisher判别法以及加权核Fisher判别法进行判别分类。结果表明,Fisher判别法的正判率为54.08%,而加权核Fisher判别法正判率高达74%。该项研究对银行贷款的决策和管理具有重要指导意义,其原理方法也可应用于其他类似问题的研究。     

基于高阶累积量和支持向量机的信号调制分类

给出了一种基于支持向量机的数字调制信号分类器设计方法。将接收信号的二阶、四阶、六阶累积量作为分类特征向量,利用支持向量机把分类特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类。文中选用了径向基核函数,使用一对一或一对余多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳定的多类支持向量机分类器。仿真实验表明：基于支持向量机的分类器具有很高的分类性能和良好的稳健性。     

LLE与核Fisher判别分析结合的人脸识别研究

针对人脸识别问题提出了将LLE与核Fisher相结合的识别方法LLEKF,先应用LLE方法将样本和待测试的人脸图像集降低到一定维数,再利用核Fisher判别法通过选择合适的核函数,确定最优参数,对降维后的样本图像进行训练,并对降维后的人脸图像进行分类.实验证明,利用LLE低维嵌入后的数据能够更好地保持原人脸数据的非线性特征,并降低特征提取的时间,再经过核Fisher进行分类,明显提高了分类的效率.     

基于核Fisher判别分析的目标识别

核Fisher判别分析是基于Fisher线性判别提出的一种非线性分类方法,其主要思想是首先把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间进行Fisher线性判别,这样就隐含地实现了原输入空间的非线性判别. 分析了核Fisher判别方法的分类机理,然后基于此方法对三类实际的船舶目标噪声谱进行了识别,并与神经网络、支撑矢量机等其他分类方法做了比较. 实验结果表明,核Fisher判别分析(加上一线性支撑矢量机做阈值估计)的识别效果优于其他分类算法.     

基于核Fisher的舰船效费分析

目前在海军舰船设计过程中,不论是按性能设计还是按费用设计,都需要进行大量的费用估算工作,而由于影响费用的许多因素是不确定的或模糊的,使得费用估算工作十分困难。因此,提出了在方案探索阶段采用核F isher判别分析方法进行效费分析,筛选方案,建立了基于费用的舰船效费分析模型和基于性能的舰船效费分析模型。实例模型具有较好的适用性和有效性,大大提高了工作效率。     

判别分析在水文地质分析中的应用

判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法。在水文地质分析工作中,解决矿井涌水水源的判定、井孔出水量类别的划分等有关分类的问题,应用判别分析能够取得较好的效果。     

高阶累积量在电话网信号检测中的研究

基于高阶量信号处理理论，邮一种快速、简便且无偏估计的方法对多频信号进行有效的检测。这种方法与通常在电话网信号中所采用的基于相关的检测方法相比，具有很好的抗噪声性能，且能满足实时处理要求，有一定的实用价值。     

运用核Fisher鉴别分析和MPM分类器的入侵检测

为了提高分类器的正确率和减少训练时间,将特征提取技术与分类算法结合,提出了一种基于核Fisher鉴别分析和最小极大概率机算法的入侵检测算法。利用核Fisher鉴别分析技术提取关键特征,运用最小极大概率机对提取特征后的数据进行分类,采用离线数据集KDDCUP99进行实验。实验结果表明,该算法是可行和有效的,使分类性能和训练时间都得到了提高。     

Linear Discriminant Analysis and Kernel Vector Quantization for Mandarin Digits Recognition

Linear discriminant analysis and kernel vector quantization are integrated into vector quantization based speech recognition system for improving the recognition accuracy of Mandarin digits. These techniques increase the class separability and optimize the clustering procedure. Speaker-dependent (SD) and speaker-independent (SI) experiments are performed to evaluate the performance of the proposed method. The experiment results show that the proposed method is capable of reaching the word error rate of 3.76 % in SD case and 6.60 % in SI case. Such a system can be suitable for being embedded in personal digital assistant(PDA), mobile phone and so on to perform voice controlling such as digit dialing, calculating, etc.     

基于MLFDA的化工过程故障模式分类方法

Fisher判别分析(FDA)是一种有效的化工过程故障模式分类方法,但是其忽视了数据局部结构信息的挖掘。针对该问题,提出一种多块局部Fisher判别分析(MLFDA)方法,以更有效地识别化工过程故障。从变量和样本两个维度来分析数据的局部结构特性。针对变量维度的局部信息挖掘问题,设计了一种基于变量与数据集主元空间的相关度的变量分块方法,将全局过程变量划分为多个局部变量块。进一步考虑到样本维度的局部结构特性,应用基于局部权重因子的局部Fisher判别分析(LFDA)为每个局部变量块构建分类器。提出一种基于分类性能加权的多分类器集成方法,以融合不同分类器的决策结果。在Tennessee Eastman过程上的仿真结果说明,MLFDA方法具有比传统的FDA和LFDA方法更低的故障误分类率。     

一种加权的核Fisher鉴别分析在人脸识别中的应用

在非线性空间中采用加权的最大散度差鉴别准则函数,该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性特征,而且在特征空间H中,使用权函数重新构造了类间散度矩阵和类内散度矩阵,从而优化了核的最大散度差准则函数。最后在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果验证了本文方法的有效性。 更多还原     

矿井水文地质类型划分的Fisher判别分析法——以开滦矿区为例

针对开滦矿区11个生产矿井水文地质类型重新划分问题,根据新出台的《煤矿防治水规定》有关矿井水文地质类型划分的标准要求,采用Fisher判别分析法,选取6项考核指标,建立线性判别函数,进行矿井水文地质类型重新划分.结果表明:11个生产矿井中有1个为极复杂型、5个为复杂型、5个为中等型,Fisher判别分析法划分的矿井水文地质类型与实际划分结果相符;Fisher判别分析过程中遇到了"极复杂型"样本数量太少,仅为1个的情况,造成交叉验证的结果正确率为72.7%,剔除后正确率就提升为100%;Fisher判别分析法对有代表性的样品进行交叉验证的正确率为100%,说明该方法可以科学地判断矿井水文地质类型.     

基于改进的核判别分析的人脸识别算法研究

由于目前面临光照、表情、姿态等影响,人脸识别是计算机视觉领域中的一个难题.由于人脸图像蕴含着丰富的纹理信息,充分利用纹理特征也是提高人脸识别算法的有效方法.利用图像处理中信号处理和学习两种方法的优势,提出了基于Gabor小波和KDCV相结合的图像特征提取算法.首先利用小波分析提取人脸图像的纹理特征,然后用改进的核判别分析方法对提取的纹理特征进行降维,用降维后的数据作为人脸识别的特征.通过仿真实验表明,改进的核判别分析算法可有效提高人脸识别正确率,提高算法的实际应用性.