设施栽培香石竹根际土壤酶活与土传病害相关性研究

文章对设施栽培香石竹根际土壤的酶活性进行检测,通过统计分析,结果表明,酶活性在正常与发病植株之间存在显著差异,最后由判别分析得出,脱氢酶和磷酸酶的影响因子最大,可以作为设施栽培土传病害预测预报的一个重要指征。     

不良贷款有无回收判别:一类可选变量的支持向量机方法

针对不良贷款有无回收判别问题中属性变量数目多、示性变量比例高的特点,提出了一类可选择变量的支持向量机方法进行判别预测.该方法一是将逐步回归的支持向量机思想应用在模型变量的选择上,二是将线性逐步回归的结果作为模型选择变量的初始状态,解决了传统支持向量机只能使用固定变量的问题. 实证结果显示,该方法不仅提高了样本外预测的正确率, 而且具有很好的稳健性.     

基于改进R-LDA的ANN在人脸识别中的研究

面部识别(FR)系统可以自动识别或校验从数码相机或图像生成设备中获得的人脸图像。为了做到这点,要从所获图像中提取面部特征,并与人脸数据库中的数据进行比对。目前,几乎所有的FR都面临与面部视角相关的障碍,包括光照不足和低分辨率,这些问题使其识别率大为降低。提出了一种经过全新衡量的标准化参数,它基于FR系统,能够提高在某些环境约束下的识别率。该方法基于常见的正规线性判别分析(R-LDA),并且包含了具有突出分类能力的可以提高人脸识别率的人工神经网络(ANN)。改进的R-LDA算法解决了在所有FR中出现的小样本容量(SSS)问题,同时,ANN对于检测人脸的正面图像很有用处。在ORL及FERET人脸数据库上进行了实验,结果表明,与其它的常用方法相比较,取得了更好的识别效果。     

埕岛油田沉积微相定量识别

针对埕岛油田范围大、井多、目的层多、取芯井多的实际,采用判别分析法建立了沉积微相定量识别模式,研究表明,结合该油田的实际情况,并考虑到由取芯井推及非取芯井的难易程度,选出本区表征沉积微相的5个特征参数（砂厚、孔隙度、渗透率、泥质含量和粒度中值）,建立了曲流河的4种优势微相判别函数,对取芯井样品回代验证表明正判率为86.7％,在此基础上定量识别310口井12个主力层的沉积微相,判别分析方法具有高效准确的特点,可大大提高工作效率。     

基于HAAR小波的关联加权LDA在人脸识别中的研究

线性判别分析(LDA)是人脸识别系统中用来降维的主要技术之一,可以运用于整个人脸图像,但却受到了小样本(small sample size,SSS)问题的限制。通过引入权值的概念,关联加权LDA(RW-LDA)方法有效地改善了小样本问题,但是,它的分类效果却不是很好。为了解决这个问题,提出了基于HAAR小波的关联加权LDA(related weighting LDA based onHAAR wavelet,HWRW-LDA)方法,在HAAR小波子带基础上,应用关联加权LDA方法,既解决了小样本问题,又改善了分类的效果。在ORL及FERET两大人脸数据库的实验结果表明,与最先进的几种方法相比较,HWRW-LDA方法具有更好的识别性能。     

多元统计分析在河流污染状况综合评价中的应用

以湟水流域为例 ,针对流域内具有代表性的断面 ,运用因子分析方法和聚类分析方法就各断面水质污染程度和污染相似性进行定量化的综合评价 ,并以判别分析方法对相关结果加以校验 ,为河流治污工作的开展提供一定的科学依据 .     

基于一种最优核鉴别矢量集的雷达目标识别

基于高分辨距离像的雷达目标识别的关键是如何提取距离像的有效鉴别特征.通过分析核Fisher准则函数下核类内散布矩阵的零空间信息与非零空间信息对识别的贡献,基于同构映射思想,求解出一组最优鉴别矢量集,用于提取距离像的鉴别特征.同时,给出一种快速算法,用较少的训练样本表达投影方向,加快了鉴别特征的提取速度.基于外场实测数据的实验证明了方法的有效性.     

判断矩阵错误元素的识别和调整方法研究

本文提出一种新的切实可行的判断矩阵错误元素的识别和调整方法。运用该方法识别判断矩阵中的错误元素无需计算判断矩阵左主特征向量,并且采用不完全判断矩阵作为对判断矩阵错误元素的调整,避免了数值调整造成的困难和主观调整带来的盲目性。     

川西黄牛体型结构的判别分析

采用逐步判别分析法对四川西部五县黄牛的十个体尺指数进行分析,研究各县牛群间(分公、母两组)体型结构的差异。结果表明:各县间母牛体型结构差异不显著。公牛组当临界F值取很小(F_进=F_出=1)时,总的说来达极显著水平。公牛组的胸宽指数(x_3),髋胸指数(x_4),头长指数(x_(10))具有较强判别能力。而各县间又只有胸宽指数(x_3)和髋胸指数(x_4)的差异达到显著水平;荥经黄牛的骨骼结实,肌肉发育良好,结构紧凑,特别前躯较后躯强大,呈“倒梯子形”是较理想的役用牛体型。     

大气污染样品类别的分布式计算机判别方法

研究在VisualBasic中通过MATLAB引擎调用MATLAB工具箱函数以及VisualBasic和SQL Server数据库通过ADO进行远程连接的方法,对VisualBasic和Matlab进行混合编程,从而完成了环境模拟中判别分析模型软件的开发应用,并利用该模型解决了某大型化工厂大气样品的污染判别分类问题.所研究开发出的软件与单纯使用Matlab中的ToolBox中的Classify函数相比,可以利用其中的远程调用数据库的功能省去复杂的数据录入工作,还能通过SQL Server数据库增强对实验数据的管理,操作起来简单易行,这种模式对于各类环境模型的软件开发应用具有理论意义与应用价值.