地震参数综合处理方法在储层横向预测中的应用

建立了一套计算机上可实现的地震参数综合研究的算法和程序,将地震参数综合处理方法变为计算机处理过程,再将地球物理数据转换为地质解释语言.从现有的模式识别或统计分析方法中,选用了输出能量最大准则滤波的综合参数法和标准样本学习的判别分析法进行储层岩性预测.尽管综合参数或判别函数本身已失去了各个参数原有的明确的物理意义,但它却代表了多参数共同性的变化,较可靠地反映出产生这些变化的地质因素.     

逐步判别分析在恢复古气候中的应用

古植被状况是古气候研究中得到广泛应用的一种环境代用资料,我们在研究中,注意选择那些具有较狭窄地理分布,对热量、降水量有较严格要求的植物,从而对古气候状况作出较可靠的推测。 在本文的研究中,我们选取了近年在全新世中期沉积物中找到的大量山龙眼(Helicia     

基于Bayes准则的广义判别预报模式及其应用

根据Ｂａｙｅｓ准则,提出一种时间序列与多元分析相结合的广义判别模式．该模式既保留了时间序列线性模式的优点,同时又吸收了多元分析线性模式的长处．从气象状况演变的物理机制来看,这种综合考虑系统状况的方法比单纯考虑前期状态演变或单纯考虑某一时次的状态更有意义．     

点阵地图图像处理过程中阈值的选取

图像处理的一个重要环节就是如何有效地选取阈值，以便得到二值图像。本文提出一个利用判别分析来选取阈值的方法。并已应用在点阵地图矢量化的工作中。取得良好的效果。     

变系数Logistic模型估计及其应用

以线性Logistic模型为基础,通过假定其中的回归变量系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数Logistic模型.该模型提高了线性Logistic模型的灵活性和适应性.基于局部加权最大似然估计方法,系统讨论了变系数Logistic模型的拟合,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定.最后,探讨了本模型在判别分析中的应用.     

上市公司财务状况判别分析算法的实证研究

针对当前财务状况判别分析建模研究中存在的问题，在分析经典判别分析算法不足的基础上结合粗糙集理论提出一种新的判别分析算法，实证分析结果表明其在多指标筛选、指标重要性识别以及判别分析等方面性能良好。     

基于卡方核的正则化线性判别行人再识别算法

针对行人再识别过程中存在获取的训练样本较少,真实样本分布不一定线性可分和算法识别率低的问题,提出基于卡方核的正则化线性判别分析行人再识别算法(KRLDA,kemel regularized linear discriminant analysis)。该算法首先利用核函数将样本从线性不可分的原始空间映射到线性可分的高维特征空间,然后在高维空间中构造描述数据之间邻近关系的散度矩阵,再利用正则化线性判别分析获得高维到低维空间的投影矩阵,使得数据在低维空间能够保持高维空间的可分性,从而提升行人再识别算法的识别率。在VIPeR、iLIDS、CAVIAR和3DPeS数据集上,实验结果表明所提出的算法具有较高识别率。     

Trace-Ratio问题的两种解法及其应用

线性判别分析(LDA)作为一种降维技术,已成功应用于许多分类问题中,如语音识别、人脸识别、信息提取等领域.许多降维问题最后都会归结为一个Trace-Ratio(迹比)问题,也就是通过寻找一个列规范正交矩阵X∈R~(n×r)(n≥r)能够使得比值tr(X~TAX)/tr(X~TBX)最大化,其中矩A∈R~(n×n)阵是对称的矩阵,矩阵B∈R~(n×n)是对称正定矩阵.迹比问题在线性判别分析以及一些其他应用中占有至关重要的地位.但是迹比问题没有解析形式的解.介绍了Foley-Sammon变换的背景和国内外发展现状.给出了求解迹比问题的两种方法:逐次解法和牛顿法.改进了构造逐次解的具体方法,并且给出了逐次解的数值估计;给出了牛顿法的具体算法和二阶收敛性的证明.实验表明若将逐次解作为初始迭代点代入牛顿法中可以大大减少牛顿法的迭代次数,提高牛顿法的迭代速度.     

建立错骀畸形数字化诊断模板及标志点自动识别研究

为了给计算机自动识别诊断提供模板参考并初步尝试计算机自动识别,将2249例错胎畸形样本进行聚类和判别分析,以60个标志点的坐标值作为分类变量,形成21个数字化诊断模板,总判别准确率和交互验证准确率分别达到89．1％和85．0％。采用判别方程或者模板特征对新样本进行分类,并为正畸临床诊断、疗效评价和预测提供参考。采用模板...     

基于判别技术与BP神经网络的地方公共事业管理绩效预测研究

根据我国地方公共事业管理运行的内在规律及其发展趋势,对我国地方公共事业管理绩效水平进行预测,建立相应的运行绩效评价指标体系,对于我国地方公共事业管理体制的改革和相关政策的调整具有一定的积极意义.本文运用模式判别分析技术和BP神经网络模型,构建地方公共事业管理绩效预测模型,并以全国东、中、西部的11个地区为样本进行地方公共事业管理绩效预测.