基于不可分小波和LDA的掌纹识别

提出了一种基于不可分小波和线性判别分析(LDA)的掌纹特征提取算法.该算法首先对掌纹灰度图像进行二层小波分解,保留图像的低频段,这样一幅128×128的掌纹图像经过上述小波分解后得到一幅32×32的掌纹子图,图像的维数显著降低,并且减少了光照这一奇异信息变化对识别效果产生的影响,然后利用LDA方法进行特征提取.针对PolyU掌纹库的识别结果表明.该方法在识别时间,识别率等方面都有其独特的优越性.     

地区经济发展的聚类分析和实例判别

针对我国各省（直辖）市的2003年度经济数据，选取18个经济指标进行主成分分析，得到资本类、人力类、知识类、制度类和生活类共5类经济类别指标；再对经济类别指标进行系统聚类分析，得到我国3类不同的地区经济类型；在阐明聚类结果的直观意义后，利用实例进行判别分析，以确认聚类效果．聚类结果为制订有针对性的地区经济发展战略提供依据．     

粗糙集属性约简判别分析方法及其应用

为了解决统计逐步判别分析法存在的问题,提出了一种基于粗糙集属性约简的统计判别分析方法.首先采用粗糙集属性约简进行变量筛选,这样可充分利用粗糙集属性约简不需要属性分布的先验信息这一特点,再对所选择的变量进行Bayes判别分析训练,建立判别函数或相应的后验概率函数,以解决选择变量过程中存储量较大且检验变量的重要性总体服从正态分布这一主观性假设等问题.通过对油气储层数据的实际分析表明,所提方法不仅易于实施,而且检验数据集的判别准确率高于统计逐步判别分析法,同时可节省预测成本,提高预测速度.     

基于KPCANet和线性判别分析的表情识别

针对目前多数表情识别算法都是基于浅层特征的,很难达到良好的识别效果,并且核主成分分析网络(PCANet)网络存在提取到的表情特征维数比较高致使识别时间较长和分类效率较低的问题,受到深度学习模型PCANet的启发,提出了一种结合核主成分分析网络(KPCANet)和线性判别分析(LDA)的表情识别算法.首先,利用基于KPCANet模型获取训练样本及测试样本的深层特征;然后,用LDA监督层对KPCANet模型获取的深层特征对表情图像特征进行监督投影,从而使表情特征具有类别区分性;最后,将经LDA投影的特征矩阵输入支持向量机(SVM)中对表情特征进行训练和分类.提出的KPCANet-LDA算法模型在人脸表情数据库CK+和JAFFE上进行实验,实验结果表明提出的算法具有良好的鲁棒性且识别率高于其他对比算法.     

基于模糊点数据的线性回归模型在判别分析中的应用

在经典回归分析理论中,训练数据在回归方程的构建中是被同等对待的.然而,在许多实际问题中,训练数据的作用是不同的,通常有些训练数据比其他数据更重要.为此,给每个训练数据赋予一个置信权重(这里的样本称为模糊点样本数据),并且给出了确定该置信权重的几种常用方法,讨论了基于模糊点数据的线性回归模型用于判别分析的情况.最后给出了数值例子.     

使用多样性增量预测磷酸化位点

磷酸化是蛋白质最重要的翻译后修饰之一.应用基于多样性增量的二次判别分析 (Increment of Diversity with Quadratic Discriminant analysis,IDQD)方法对CK2,PKA和PKC三种类型磷酸化位点进行预测,k-fold交叉检验的正确率分别为86%,90%和85%,独立测试集检验的正确率分别为86%,88%和84%.所得结果高于包括支持向量机在内的现有预测方法.     

小学中年级汉语阅读障碍儿童的家庭阅读兴趣特征及其判别分析

为比较不同阅读能力汉语儿童的家庭阅读兴趣特征及探讨影响阅读障碍儿童形成的家庭阅读兴趣变量。从191名小学三年级儿童中筛选出阅读障碍者14名，并匹配控制组儿童14名；使用探索性因子分析探索问卷维度，方差分析比较两组儿童的差异，以判别分析探明影响阅读障碍儿童形成的家庭阅读兴趣变量。结果显示：探索性因子分析结果显示问卷共包括4个维度(儿童积极阅读兴趣、儿童消极阅读兴趣、父母的阅读观念及父母的阅读行为);方差分析显示阅读障碍儿童在儿童消极阅读情绪上得分显著高于控制组儿童，在其余维度上得分均低于控制组儿童；判别分析结果显示总体模型分类正确率达92.9%,儿童消极阅读兴趣是判别阅读障碍儿童和控制组儿童最高的预测变量，父母阅读行为判别力高于父母阅读观念。结论：家庭阅读兴趣是影响儿童阅读能力发展的重要因素。     

企业弹性的测度与判别研究

当下环境复杂而不确定,新冠肺炎疫情不仅对政府的公共卫生治理带来挑战,也造成产业供应链中断,从而对企业生存和转型发展带来危机,这就对企业组织的弹性提出了严峻的考验,也成为学者研究的重要问题.现有的学术研究和实践经验表明,弹性是支撑企业度过危机的关键能力,稳定性和应变性是弹性企业的主要特征;稳定性能提高企业运营效率,应变性能提高战略灵活性.本文聚焦于企业弹性的量化研究,从悖论视角分析稳定性与应变性之间的关系,从弹性能力的结果表现出发,选择效率和灵活性作为判别变量;以弹性企业及对照组的财务数据为基础,通过判别分析确定影响企业弹性的变量并构建测度指标,建立企业弹性的计算方法;通过对弹性企业及其对照组的得分计算,发现弹性企业在稳定性与应变性方面得分显著高于对照组,验证了稳定性与应变性之间的悖论关系.这说明弹性企业不是在稳定性与应变性之间做出非此即彼的选择,二者之间存在连续分布的行为空间.因此,弹性企业是以不变应万变,确保在危机中维持生存底线的同时,不断通过变革和创新,以适应不断变化和高度不确定的商业环境.     

基于ATR-FTIR光谱的γ-PGA发酵批次分类研究

利用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)技术对聚谷氨酸(γ-PGA)发酵批次进行快速识别检测.根据5个批次的γ-PGA发酵液光谱建立了5个偏最小二乘判别分析(PLSDA)分类模型来鉴别每一批次与其他批次，在某些局部评价指标(准确率)上取得了不错的结果.为了提高模型在全体指标(如准确率、精度、灵敏度等)上的整体效果和模型的可解释性，采用子窗口置换分析(SPA)、竞争自适应重加权采样(CARS)以及随机青蛙(RF)三种波数选择算法结合PLSDA提取特征波数，建立PLSDA判别模型.实验结果表明，经波数选择(除CARS)后，PLSDA在各个批次上的各项性能指标均得到提升，而且模型复杂度降低，可解释性增强；ATR-FTIR技术结合SPA-PLSDA或RF-PLSDA方法可实现对γ-PGA发酵批次的快速识别.