基于Fisher判别法的多年冻土融沉等级的判别

为探究砂土、粉土在多年冻土区的融沉特性,选取含水率、干密度、超塑含水率、融沉系数为融沉分级的判定指标,建立Fisher判别分析模型对土样进行融沉等级的判定。得出结论:1)单因素分析可见土样含水率、干密度以及超塑含水率分别与土样融沉系数之间关系R^(2)>0.7;2)土样的融沉等级主要取决于多因素之间相互作用的结果,以多因素分析结果得出,土样多因素与融沉系数之间关系R^(2)>0.82;3)Fisher判别法恰好具有对多因素同时分析的优势,结果表明Fisher判别分析法提高了判别等级,使融沉等级的结果判别更准确。可在多年冻土区管道地基土含水量过大的情况下,提供可行、快捷的判定方法,同时为多年冻土区冻土融沉等级的判定提供参考。

硫化矿石自燃倾向性等级分类的Fisher判别分析法

将Fisher判别分析法(FDA)应用于硫化矿石自燃倾向性等级分类问题中,选用主要矿物及含量、吸氧速度常数平均值、自热点、自燃点4项指标作为判别因子,建立硫化矿石自燃倾向性等级分类的FDA模型。选取新桥硫铁矿13个矿样的实验数据作为学习样本进行训练,建立相应的线性判别函数,并用训练后的模型对天马山高硫金矿的-55m中段以上矿石自燃倾向性进行判别。结果表明:Fisher判别分析模型分类性能良好,对硫化矿石自然发火潜势的划分结果统计意义明显,适用性强,说明该方法在硫化矿石自燃倾向性判别与分类中有较好的应用前景。

低等级公路货车路侧事故乘员伤害评估方法

为定量评估低等级公路货车路侧事故风险,降低路侧事故损失,使用PC-Crash软件进行仿真试验,研究在不同圆曲线半径、边坡坡度、驶出速度和路基高度的条件下轻型货车和重型货车驶入路侧的事故严重程度。以加速度损伤指标ASI作为乘员伤害评估指标,分别建立了低等级公路直线段和曲线段货车路侧事故乘员损伤程度计算模型。利用Fisher最优分割法,根据ASI有序数据样本,划分了低等级公路货车路侧事故严重度等级并计算了加速度损伤指标ASI阈值,提出了低等级公路货车路侧事故严重度评价标准。研究结果表明:加速度损伤指标ASI与车速和路基高度之间体现出类似于正线性变化趋势;加速度损伤指标ASI与边坡坡度之间体现出类似于指数函数变化趋势;加速度损伤指标ASI与圆曲线半径之间体现出类似于幂函数变化趋势;相比于车速和路基高度,边坡坡度的增加更容易导致车辆冲出路外发生路侧事故,增加路侧事故严重程度;圆曲线半径的增大虽然可以减少路侧事故的严重程度,但其影响相对较小。

后交通动脉瘤所致动眼神经麻痹患者神经功能恢复的影响因素分析

目的:探究后交通动脉瘤所致的动眼神经麻痹(OMNP)患者神经功能恢复的独立影响因素。方法:回顾性研究2016年1月—2022年1月天津市第一中心医院收治的104例因后交通动脉瘤所致OMNP患者,查阅电子归档病历及追踪随访信息;应用Kaplan-Meier生存分析法和Cox比例风险回归模型,探究各因素随时间延长直至到达随访终点的结局走势,测算独立影响因素及其对预后结局的危险比率。结果:在单因素分析下,发病-手术时间、术前OMNP程度、改良Fisher分级、Hunt-Hess分级、高血压分级为可疑影响因素(P<0.05),术式不是影响术后OMNP完全恢复的可疑影响因素(P>0.05);在多因素分析下,发病-手术时间、改良Fisher分级、术前OMNP程度是影响患者动眼神经麻痹完全恢复的独立影响因素(P<0.05)。结论:2 d内的早期手术干预是破裂型后交通动脉瘤所致术后动眼神经麻痹患者完全恢复的独立保护因素;介入栓塞术同手术夹闭相比无显著性差异;术前对Fisher分级和动眼神经麻痹临床表现评估,有助于改善患者预后。

基于Fisher判别法模型的矿山安全标准化等级评价

为简化矿山安全标准化等级评价的内容和过程,真实反映矿山安全标准化的水平,从安全管理、安全培训、安全意识、安全行为、员工参与和安全绩效6个方面,结合矿山的实际情况,选取了18个因素作为等级评价的指标,建立基于Fisher判别分析(FDA)的矿山安全标准化等级评价模型。根据矿山的安全管理水平及运行过程中存在的问题和缺陷,将安全标准化等级分为4个等级。选取16组数据作为训练样本,采用判别函数进行回检,回判估计误判率为0,并对其余4组数据作为检验样本进行判别,判别率为100%。最后,利用该模型对5家金属矿山安全标准化的指标数据进行预测,预测结果与实际情况一致。研究结果表明:该模型在评价矿山安全标准化等级中可靠性高且判别准确。该评价模型为矿山安全标准化的建设提供了方向和途径,有利于矿山安全管理水平的提高。

基于模糊C均值聚类和Fisher判别分析的城市空气质量评价

为实时评价城市空气质量等级,以长三角城市群41个城市为研究对象,基于样本城市空气质量影响指标,首先利用模糊C均值聚类算法对城市空气质量等级进行划分,再通过Fisher判别分析法基于训练样本进行回判,由获得的混淆矩阵来衡量聚类分析的可靠性,同时可以利用构建好的判别函数来快速判别非样本城市的城市空气质量等级.仿真结果表明将模糊C均值聚类和Fisher判别分析用于城市空气质量等级评价可信度较高,其误判率仅为2.4%,应用该综合模型可以为城市空气质量的防控治理提供参考.

基于Fisher向量和混合描述符的胎盘成熟度分级

胎盘成熟度分级(PMG)对于评估胎儿生长和孕妇健康来说至关重要。目前,PMG主要依赖于临床医生的主观判断,不仅十分耗时,而且由于工作的重复性和冗余性,常会产生误判。传统机器学习中使用的手工特征提取方法,不能很好解决PMG的分级问题,因此提出从B超图像和彩色多普勒能量图像中提取深度混合描述符进行胎盘成熟度自动分级的方法。从深度卷积神经网络中提取卷积特征,并将其与手工特征结合形成混合描述符来提高模型性能。首先,将多个特征层的不同模型进行融合,从图像中获取混合描述符。同时,考虑到深度表达特征,使用迁移学习策略来增强分级性能。然后,用Fisher向量(FV)对提取的描述符进行编码。最后,使用支持向量机(SVM)分类器对胎盘成熟度进行分级。用医生标注好的数据进行测试,在基于19层网络的混合特征模型获得高达94.15%的精确度,比单一使用手工特征模型提升3.01%,比CNN特征模型提升7.35%。实验结果证明,所提方法能够有效应用于胎盘成熟度自动分级。

基于主成分分析-Fisher判别分析的食品类塑料瓶物证差分拉曼光谱分类

料瓶物证携带许多潜在证据信息,目前针对此类物证的检验研究尚处于探索阶段。利用差分拉曼光谱对46个食品类塑料瓶样品进行检验,依据样品材质及光谱特征峰可将样品分为三类。利用主成分分析(Principal component analysis,PCA)-Fisher判别分析,绘制主成分得分图,构建判别函数,建立分类模型。结果表明,食品类塑料瓶样品具有明显的聚类关系,原始分类与交叉验证分类准确率达到100%。差分拉曼光谱结合PCA-Fisher判别分析,检验鉴别食品类塑料瓶物证具有一定的科学性。

蛛网膜下腔出血早期心电图异常的多因素相关性研究

目的了解蛛网膜下腔出血（spontaneous subarachnoid hemorrhage,SAH）患者早期心电图（electrictrpcardiogram,ECG）异常的发生率,并对相关的临床因素进行研究。方法回顾性分析2001.1-2006.1本单位临床诊断SAH的127例患者的临床资料。统计早期出现ECG异常的发生率。针对不同年龄、有无高血压史、出血原因、出血量（Fisher分级）以及不同病情（Hunt＆Hess分级）与ECG改变的关系进行单因素检验及多因素回归分析。结果127例SAH患者中早期ECG异常的发生率为68.5%。在单因素分析中,不同年龄、不同出血原因ECG早期异常发生率之间有统计学差异（P〈0.05）,不同Fisher分级、不同Hunt＆Hess分级组间ECG早期异常发生率有显著的统计学差异（P〈0.001）。而是否有高血压史组间无统计学差异（P〉0.05）。经多因素回归分析发现,高Fisher分级以及高Hunt＆Hess分级为引起ECG早期异常的独立危险因素。结论SAH患者早期ECG异常有着较高的发生率。出血程度及病情严重程度显著影响ECG异常的发生。临床上对Fisher分级及Hunt＆Hess分级较高的患者应加强心脏等颅外器官的监护。

蛛网膜下腔出血后症状性脑血管痉挛的危险因素分析

目的症状性脑血管痉孪（symptomatic cerebral vasospasm，SCVS）是影响蛛网膜下腔出血预后的主要因素之一。寻找与SCVS相关的危险因素，将具有重要l临床意义。方法总结大连医科大学附属第二医院211例SAH患者临床资料，分别对年龄、性别、高血压等17项危险因素进行统计分析。结果211例SAH患者中，共出现SCVS患者81例；单因素分析，年龄、高血压史、Hunt-Hess分级、改良Fisher分级、动脉瘤位置、发热情况和脑室内积血7项指标2组间有差异。多因素Logistic回归分析，年龄（OR=1．027，95％CI 1.002～1．053，P〈0．05）和改良Fisher分级（OR=2．985，95％CI2．048～4．352，P〈0．05）进入方程。结论SCVS占蛛网膜下腔出血患者的38．4％。蛛网膜下腔出血后SCVS是多因素共同作用的结果。年龄和改良Fisher分级是SCVS的独立危险因素。

动脉瘤性蛛网膜下腔出血后SDHC的危险因素分析

目的探讨动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aneurysmal subarachnoid hemorrhage,a SAH)后分流依赖性脑积水(shunt-dependent hydrocephalus,SDHC)的危险因素,比较Fisher分级系统中开颅动脉瘤夹闭或血管内栓塞对a SAH后SDHC的影响。方法回顾性分析我院2011年7月至2014年6月收治的768例经开颅夹闭或血管内栓塞治疗的a SAH患者的临床资料,分为分流组(151例)与非分流组(617例)探讨SDHC的危险因素,并根据Fisher分级系统,分析不同治疗方式对SDHC的影响。结果 SDHC发生的危险因素包括:年龄大于等于40岁,Hunt-Hess(H-H)分级Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级,Fisher分级Ⅲ、Ⅳ级,急性脑积水,脑室内出血(intraventricular hemorrhage,IVH)。Fisher分级Ⅱ级的患者,栓塞治疗有较低的SDHC发生率;Fisher分级Ⅳ级的患者,开颅夹闭治疗有较低的SDHC发生率。结论SDHC的高发生率与患者的高龄、较差的起始神经系统状态、急性脑积水、脑室内出血有关。Fisher分级Ⅱ级的患者选取栓塞治疗,Ⅳ级的患者选取夹闭治疗,可明显降低SDHC发生,改善患者预后;Fisher分级Ⅰ、Ⅲ级的患者,两种治疗方式对SDHC的发生无影响。

血脂水平与动脉瘤性蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血的相关性

目的探讨血脂水平与动脉瘤性蛛网膜下腔出血(a SAH)后迟发性脑缺血(DCI)的相关性。方法回顾性分析2014年1月至2015年12月收治的74例a SAH的临床资料,采用多因素Logistic回归分析检验性别、年龄、动脉瘤位置、动脉瘤大小、世界神经外科医师联盟(WFNS)分级、改良Fisher分级、Hunt-Hess分级、治疗方式、总甘油三脂、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、脂蛋白(a)、载脂蛋白A、载脂蛋白B等因素与DCI的关系。结果 74例中,65例入院后检测血脂,20例出现DCI,45例未出现DCI,a SAH后DCI的发生率为30.8%。多因素Logistic回归分析显示高甘油三酯及改良Fisher分级是a SAH后DCI发生的独立危险因素。结论及时检测a SAH患者的血脂水平和对患者进行改良Fisher分级对DCI的诊断治疗均有参考价值。

动脉瘤性蛛网膜下腔出血后不同脑脊液引流方式的疗效对比

目的分析腰穿与腰大池引流在动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aneurysmal subarachnoid hemorrhage,aSAH)术后发生分流依赖性脑积水的影响。方法回顾性分析福建医科大学附属第二医院神经外科2013-01—2016-09收治的137例动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者,分析腰穿与腰大池引流在预防aSAH后分流依赖性脑积水中的疗效。结果 36例(26.28%)发生分流依赖性脑积水,Fisher分级Ⅰ~Ⅱ的患者中腰穿及腰大池引流组分流依赖性脑积水的发生率无明显差异(P>0.05)。Fisher分级Ⅲ~Ⅳ的患者中2组脑积水发生率有明显差异(P<0.05)。结论腰大池置管引流可明显降低Fisher分级Ⅲ~Ⅳ患者脑积水的发生率,Fisher分级Ⅰ~Ⅱ的患者可考虑仅行腰穿。

近红外光谱的投影分析方法在工业分级与复烤模块配方中的应用

为提高工业分级的稳定性,使复烤配方更加科学合理,建立了基于近红外光谱信息目标主成分及Fisher准则的投影方法(PTF),并通过软件程序来实现结果分析。研究表明:应用PTF方法得到的投影值能客观表达不同类间的远近关系,以及同一类内的离散度与相临类间的交叉度,使类间离散度与类内离散度之比极大化,为工业分级提供了客观科学的依据,对复烤模块配方设计有重要的指导作用。

基于图像信息融合的绝缘子污秽状态识别

提出基于图像信息决策级融合的绝缘子污秽状态识别方法。对绝缘子图像分别在RGB和HSI色彩空间计算特征量,根据Fisher准则进行特征选择,得到可以有效表征污秽状态的特征量,为了提高分类器的运算速度和准确性,利用核主元分析(KPCA)进行特征提取,在RGB和HSI色彩空间各得到一组三维核主元向量,使用径向基神经网络(RBFNN)分别在RGB和HSI色彩空间进行污秽等级识别,利用D-S证据理论对识别结果进行决策级融合,实现绝缘子污秽等级的识别。实验结果表明该方法可以显著提高识别正确率,可为输电线路绝缘子故障诊断提供依据。

绝缘子污秽等级可见光图像识别方法研究

为实现绝缘子污秽状态的非接触检测,提出一种基于绝缘子图像RGB和HSI色彩空间信息特征级融合的污秽等级识别方法。利用数学形态学改进的最大熵阈值分割法(OET)提取绝缘子盘面区域,分别在RGB和HSI色彩空间进行特征计算,利用Fisher准则进行特征选择,得到可有效区分污秽等级的特征量,采用核主元分析(KPCA)对两个色彩空间的特征进行融合,得到三维融合特征向量,采用粒子群优化(PSO)的BP神经网络实现污秽等级识别。实验分析表明,基于核主元分析的图像色彩信息特征级融合能够全面地反映绝缘子污秽状态,与单独利用RGB或HSI特征进行识别相比,准确率有显著提高,可以实现绝缘子污秽等级的有效识别,为污闪防治工作提供了新的方法。

基于红外与紫外图像信息融合的绝缘子污秽状态识别

为了实现绝缘子污秽状态的非接触检测,提出了一种基于红外与紫外图像信息决策级融合的污秽等级识别方法。分别计算不同污秽等级绝缘子红外与紫外图像特征,根据Fisher准则进行特征选择,得到可以有效表征污秽状态的特征量,为了提高分类器的运算速度和准确性,利用核主元分析(KPCA)进行特征提取,分别得到红外与紫外特征的三维核主元向量,使用径向基神经网络(RBFNN)分别进行污秽等级识别,利用D-S证据理论对识别结果进行决策级融合,实现绝缘子污秽等级的识别。实验结果表明,该方法的正确率显著优于单独使用红外或紫外特征进行识别,为绝缘子污秽状态的非接触检测提供了新的方法。

蛛网膜下腔出血继发癫痫发作临床分析

目的：探讨蛛网膜下腔出血（SAH）继发癫痫的临床特点。方法：回顾性分析近17年来经CT证实的134例SAH患者中18例继发性癫痫患者的临床资料,重点观察癫痫发作类型与SAH之Fisher分级间的关系。全组均采用脱水降颅压、止血、抗感染等综合治疗,对于癫痫发作2次及以上的病人同时给予抗癫痫治疗。结果：于SAH72 h内继发癫痫发作12例,于病程第4～15天继发癫痫发作6例。18例中,全身性强直-阵挛发作（强直组）10例,简单部分性运动发作（简单组）4例,复杂部分性运动发作（复杂组）4例;除强直组与简单组Fisher分级比较,差异有统计学意义（P〈0.05）外,其余组间比较差异无统计学意义（P〉0.05）。根据GOS量表评定疗效,本组优9例,良2例,中2例,死亡5例。结论：SAH继发癫痫多发生在SAH早期,且以强直-阵挛发作为多见;其发作类型与SAH出血量和出血波及大脑皮质的范围密切相关。

基于红外与可见光图像信息融合的绝缘子污秽等级识别

绝缘子污秽等级的准确识别是污闪防治的有效途径。红外和可见光图像分别表征了污秽绝缘子的表面温度和色彩分布,可从不同角度反映绝缘子的污秽状态,该文提出了基于红外和可见光图像信息融合的绝缘子污秽等级识别方法。建立并求解了湿污绝缘子发热数学模型,得到了绝缘子表面温度分布;通过实验获取绝缘子红外及可见光图像,经图像分割后,提取了绝缘子盘面红外与可见光特征并用Fisher判别法进行选择;将选出的特征与环境湿度、照度组合成为特征向量,并使用贝叶斯决策理论对其进行特征级信息融合,识别绝缘子污秽等级;最后对现场样本进行了识别。实验结果显示,图像信息融合提高了绝缘子污秽等级识别准确率,现场测试结果准确,为准确识别现场绝缘子污秽等级提供了新方法。

基于模拟实验的低等级公路车辆过弯风险预测模型

通过驾驶模拟实验对低等级公路车辆驾驶数据进行采集,从车辆过弯时的横向风险与纵向风险出发,对弯道的行驶数据进行统计分析,得到8个主要参数,并通过主成分分析筛选出速度标准差、切向加速度标准差及方向盘转速3个核心统计量,再以此为基础进行k均值聚类,分离出弱风险、急刹车、急转弯、强风险4类驾驶风险。最后取车辆过弯的前1/4时间窗口内的3个核心统计参数作为测试集,整条弯道的行驶数据作为训练集,通过Fisher进行建模,该模型的识别精度可达76.5%。