关于判别分析方法的讨论

判别分析方法是一种重要的统计方法,文章在考虑错判损失和不考虑错判损失的情况下分别就子体的分布已知、子体分布已知但参数未知和子体的分布完全未知的情况下分别讨论了判别分析方法的不同形式;并在考虑错判损失时给出了损失最小的判别分析方法。     

在用车排放检测错判率的影响因素分析

为提高检测质量,使检测结果更准确、可信,更真实地反映在用车的排放特性,利用灰色关联分析方法对在用车排放检测中错判率的影响因素进行了分析研究.研究表明:仪器设备是影响在用车排放检测结果错判率的最重要因素,并针对错判的主要原因提出了降低错判率以提高检测质量的措施.     

阴道分娩后尿潴留风险预测模型的构建与验证

目的:构建并验证阴道分娩后尿潴留(PUR)的风险预测模型.方法:选取阴道分娩的1 048名产妇,收集产妇的一般资料及相关危险因素,运用Logistic多因素回归分析建立PUR风险预测模型;对模型进行内部验证,计算平均错判率和一致性;采用R软件基于风险预测模型构建列线图.结果:PUR的总体发生率为8.0%.构建的预测模型纳入了分娩镇痛、第二产程时间60 min、会阴侧切、新生儿体质量3.5 kg 4个因素,C-统计量为0.786 (95%CI:0.760～0.811).模型的平均错判率为8.0%,基于模型的预测概率与实际概率之间存在较好的一致性(Hosmer-Lemeshow检验,P=0.590).结论:研发适用于PUR风险预测的列线图,可作为PUR风险预测及是否实施产后预防措施的评估依据.     

基于提高弹药例行监测验证试验检测水平的研究

从提高弹药例行监测验证试验的检测水平出发,分析了监测批量Ⅳ与抽样数量n的关系,提出军方验收时所关心的只是第二类错判概率。认为要提高对监测批的鉴别能力,就要减小第二类错判概率,也就是要增加样本量。讲述了增加样本量的两种方法,一是在置信水平不变的情况下,通过提高检查水平来增大样本量;二是通过提高置信水平来增大样本量。     

基于字特征的短信分类方法研究

随着商业广告短信、色情短信、骚扰短信等通过手机不断地蔓延,严重地影响了人们日常生活和社会的稳定.因此短信分类已经成为自然语言处理的一个重要领域.分析了近年来垃圾短信内容的发展,提出了一种基于字特征的短信分类方法.实验结果表明,和词特征相比,该方法使有用短信的错判率有了明显的降低.总之,字特征用于短信分类是可行的.     

浅析国标GB/T 2828.11-2008错判与漏判可能性

在执行“国标GB/T 2828.11-2008”的过程中发现关键参数‘声称质量水平’经常缺失.为解决问题利用“不放回抽样恰有k件次品出现的概率公式”得到了“声称质量水平”与判定核查总体不合格风险之间的定量关系.因而对“国标GB/T2828.11-2008”有了进一步认识,对在执行中出现的错判与漏判可能性进行了分析.     

一种评判认知诊断方法有效性的新指标:真实判准率

该文提出了TPMR和TAAMR 2种真实判准率指标,用于替代现有评判认知诊断方法有效性的指标PMR与AAMR,并分析新旧指标的区别,随后比较参数和非参数方法在新旧指标上的表现以及高判、低判、错判情况,为认知诊断的实践提供理论依据.研究发现:(i)TPMR、TAAMR相比于PMR、AAMR而言,更能真实地反映认知诊断方法的有效性;(ii)TPMR、TAAMR在不同条件下表现均较为稳定,相比PMR、AAMR更能区分认知诊断方法的优劣;(iii)从高低错判的角度来看,PNN更适合于实践应用.     

基于用户反馈和增量学习的垃圾邮件识别方法

为了提高垃圾邮件识别的准确度,减少识别中的错判,提出了一种交互式垃圾邮件识别方法。该方法用一组具有特定权重的规则识别垃圾邮件,规则权重分布用改进遗传算法训练得到。增加用户与服务器间的交互,收集用户反馈的错判信息,根据反馈信息用增量学习动态调整规则权重。通过对SpamA ssass in扩展实现了该方法,并应用在邮件服务器上进行了测试。实验中在不影响垃圾邮件识别率的前提下,降低误判率约10%。实验结果表明:该方法不但能有效减少识别中的误判,而且避免了繁琐的重新训练,加快了规则权重的更新速度。     

一种基于色差的彩色图像的边缘检测方法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的,这就不能充分利用彩色图像的全部信息。文章提出了一种基于色差的彩色图像的边缘检测方法,它能快速准确地检测到图像的边缘,具有低的错判率和较高的效率,优于传统基于灰度的边缘检测方法。     

国际重大足球比赛裁判员执法探析

对国际重大足球比赛裁判员执法进行数据进行统计和分析,为减少足球比赛中产生的漏判、错判、以致反叛提供较为合理的裁判方法,对现行的足球裁判执法工作起到积极的推进作用,为足球的公平竞赛及顺利进行以及足球裁判的执法工作提出建议.     

基于多目标优化问题模型的鉴别分析方法

该文提出一种新的Fisher鉴别分析的多目标优化问题模型。模型将最大的Fisher函数值与鉴别矢量所抽取特征间最小的相关同时作为优化目标。通过构造评价函数,将这一问题转换为适当的单目标优化问题。利用问题模型的特殊性,用Lagrange乘子法分析得出了相应鉴别矢量解的表达式。将该方法与F—S鉴别分析方法在CENPARMI手写体阿拉伯数字库上进行了对比实验。实验显示,该文方法明显优于F—S鉴别分析方法。     

基于两类总体的边坡稳定性判别分析

针对边坡稳定性影响因素复杂、传统的稳定性分析方法计算工作量巨大、计算过程复杂的问题,提出了一种新的解决方法——判别分析方法.以在边坡稳定性分析中广泛采用的边坡重度、内聚力、摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙压力比共六项指标作为判别因子,建立了可进行边坡稳定性预测的判别分析模型.典型工程实例的分析结果表明,该方法简便可行,具有较强的分析可靠度,且排除了边坡稳定性判别分类中人为因素的影响,为解决边坡岩体稳定性判定和分类提供了一条新的途径,可以在实际工程中进行推广.     

鉴别流形敏感的跨模态轴承故障诊断方法

目的 在实际应用中采集的原始多模态故障数据通常是包含大量噪声和冗余信息的非线性数据,如何从不同故障模态中提取有效的非线性故障特征仍是一个挑战性的问题。方法 提出了一种鉴别流形敏感的跨模态故障诊断方法,在该方法中首先借助相关分析理论在跨模态故障空间中构建了不同模态间的相关系数,并通过理论推导获得了相关系数的等价优化模型,然后利用局部近邻图构建了鉴别流形敏感散布,进而通过最大化不同模态间的相关性和最小化鉴别流形敏感散布,形成了鉴别流形敏感的跨模态故障诊断模型,并且在理论上推导出了该优化模型的解析解,从而能够从不同模态的故障数据中学习强鉴别力的非线性故障特征。结果 在德国帕德博恩轴承数据集和多模态轴承故障数据集上设计了针对性实验,实验结果显示在少量故障样本用于训练时即可获得良好的诊断准确性。结论 提出的方法是一种有效的跨模态故障诊断方法。     

Analysis and Experiments on Two Linear Discriminant Analysis Methods

Foley-Sammon linear discriminant analysis （FSLDA） and uncorrelated linear discriminant analysis （ULDA） are two well-known kinds of linear discriminant analysis. Both ULDA and FSLDA search the kth discriminant vector in an n - k ＋ 1 dimensional subspace, while they are subject to their respective constraints. Evidenced by strict demonstration, it is clear that in essence ULDA vectors are the covarianceorthogonal vectors of the corresponding eigen-equation. So, the algorithms for the covariance-orthogonal vectors are equivalent to the original algorithm of ULDA, which is time-consuming. Also, it is first revealed that the Fisher criterion value of each FSLDA vector must be not less than that of the corresponding ULDA vector by theory analysis. For a discriminant vector, the larger its Fisher criterion value is, the more powerful in discriminability it is. So, for FSLDA vectors, corresponding to larger Fisher criterion values is an advantage. On the other hand, in general any two feature components extracted by FSLDA vectors are statistically correlated with each other, which may make the discriminant vectors set at a disadvantageous position. In contrast to FSLDA vectors, any two feature components extracted by ULDA vectors are statistically uncorrelated with each other. Two experiments on CENPARMI handwritten numeral database and ORL database are performed. The experimental results are consistent with the theory analysis on Fisher criterion values of ULDA vectors and FSLDA vectors. The experiments also show that the equivalent algorithm of ULDA, presented in this paper, is much more efficient than the original algorithm of ULDA, as the theory analysis expects. Moreover, it appears that if there is high statistical correlation between feature components extracted by FSLDA vectors, FSLDA will not perform well, in spite of larger Fisher criterion value owned by every FSLDA vector. However, when the average correlation coefficient of feature components extracted by FSLDA vectors is at a low level, the performance of FSLDA are comparable with ULDA.     

利用优化方法求解线性鉴别方程

该文采用序列二次规划（SQP）方法求解Fisher鉴别准则模型。介绍了几种优化技术及算法后,分析序列二次规划（SQP）方法相对于线性鉴别准则模型一般求解方法的高效性优点,并结合MATLAB中的优化工具,应用二次规划方法求解Fisher鉴别准则模型,实现两类（人脸图像）问题的分类。该文研究和实现是对Fisher鉴别准则模型解法的新尝试和贡献。     

求解统计不相关的最佳鉴别矢量的统一算法

Fisher最佳鉴别准则是高维模式分析中的有效方法 ,其关键是求解最佳鉴别矢量。统计不相关的最佳鉴别矢量保证模式矢量投影后得到的特征是统计不相关的 ,已有的计算统计不相关的最佳鉴别矢量算法不能计算小样本的情形 (类内散布矩阵是奇异的 ) ,针对这种情形 ,该文给出了一种对大小样本都能精确计算统计不相关最佳鉴别矢量的统一算法。在大样本情形下 ,该方法得到的结果与已有的方法相同。为验证算法的有效性 ,将其用于人脸识别实验 ,该方法比已有的方法能得到更高的识别率     

鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法简

在相对梯度直方图特征的基础上,结合Fisher线性鉴别分析和角度距离相似性度量方法,提出了一种鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法。充分利用相对梯度直方图和鉴别分析的优势,使所得特征保留更多的对分类有利的信息;引入角度距离相似性度量,很好地克服了传统余弦相似性度量的缺陷,使人脸分类更准确。通过FERET、YaleB和PIE 3个人脸图像子集上的实验证实,鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法能显著提升图像梯度描述特征的分类精度,并对人脸的光照变化具有良好的健壮性。     

基于主成分判别分析的全国主要城市空气质量评价

空气质量在国际上已是重点控制对象,利用主成分方法对影响各个城市的空气质量的指标进行分析,得出影响空气质量的主要因素.然后选取主成分进行费希尔(Fisher)判别分析,建立主成分的费希尔判别分析模型,对城市的空气质量进行判别,再利用判别式分别对重庆、成都、昆明、宝鸡4个城市的空气质量类别进行预测.     

基于有效鉴别特征抽取的有限汉字集识别

在模式识别领域，基于Fisher鉴别准则函数的最佳鉴别矢量集技术有着重大的影响，根据统计不相关性最优鉴别变换，提出了在汽车牌照二值化图像中抽取汉字字符的有效鉴别特征方法，并将其应用于沪宁高速公路收费口处实拍的车牌图像库中，其识别率达97.13%，实验结果表明，此文所提出的牌照图中汉字字符集的有效鉴别特征方法是有效的。     

最优判别平面法改进及其在癌症诊断中的应用

采用了一种最优判别平面法的改进方法,在该法中用判别矢量P_1和P_2的共轭约条件代替原来P_1和P_2的正交约条件,从而使投影矢量t_1与t_2正交,住模式判别分析中可得到更好的分类效果,用该方法对癌证论断问题进行了分析、结果表明有较好的分类效果。