矩阵数据基于鲁棒主成分分析的距离加权判别分析

距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩阵数据鲁棒距离加权判别(RDWD-2D)模型。特别地,该模型以有监督的方式对数据矩阵进行鲁棒主成分分析,并同步实现干净数据的恢复与分类。在MNIST和COIL20数据集上的实验结果表明,针对有噪声污染或数据缺失的矩阵数据,与DWD-2D、RPCA+DWD等模型相比,RDWD-2D模型有最好的数据恢复能力和最高的分类准确率;同时RDWD-2D模型对于数据污染度也有较好的鲁棒性。

雷达定量测量降水中的异方差性及加权判别函数处理

利用Z-I关系法,通过2006年两次积层混合云降水过程的回波和雨量资料分析A,b值的变化规律。针对Z-I关系的非线性和不稳定性,发现Z-I统计关系拟合中存在着异方差性,提出了对传统的最小二乘法和最优判别函数法进行加权处理的方法,并与其他方法的计算结果作了对比分析。研究结果表明:使用加权判别函数法,可以在符合Z-I关系实际变化规律的前提下抑制异方差性在计算过程中的不稳定,同时保持回波反演降水与实测降水之间的偏差最小化。

利用边缘加权判别法恢复淡化档案文字

根据文字图像信息的特点，该文提出利用边缘加权判别法处理字迹淡化的文字，增强其对比度，增加可判读信息，取得较满意的效果。

隶属函数加权判别法

判别分析法是在煤田地质勘探中广泛应用的一种统计分析法。但实际应用中会出现错判现象,且不能给出归类的可靠程度,还要求巳知样品变量个数与未知样品变量个数相等,否则就不能计算。本文用模糊数学理论提出了一种新的数学地质方法—隶属函数加权判别法,并用电算方法对实例进行处理,取得了较好的效果。

深部巷道岩爆加权距离判别法模型的分析和应用

根据距离判别理论,以巷道最大切向应力和岩石单轴抗压强度的比值、岩石单轴抗压强度和岩石单轴抗拉强度的比值以及弹性能量指数为判别因子,并应用主成分分析法计算权矩阵,建立加权距离判别模型。利用冬瓜山铜矿深部岩体工程实例为学习样本进行训练,通过判别模型的学习功能确定岩爆与其各影响因素之间的复杂关系。用该模型对金川深部岩体工程进行判别,其结果与实际情况基本一致,说明此模型对深部岩体工程岩爆的预测具有较强的实用性。

基于i-vector局部加权线性判别分析的说话人识别

基于i-vector的说话人识别系统通常采用LDA来消除训练和测试语音之间信道失配,不能保证样本在待识别语音近邻区域内具有最佳的分离度,这就使得目标说话人和其近邻间的得分差异较小,进而导致识别准确性下降。针对该问题,提出基于i-vector局部加权线性判别分析的说话人识别方法(LWLDA)。在计算类内和类间散度时,增加待识别语音近邻样本权重。在此基础上,通过提高待识别语音近邻域局部类间的分辨能力,尽可能减少因信道差异而产生的识别错误。在不同语音库上的实验结果表明:LWLDA在复杂信道环境下能够保持良好的鲁棒性;在交叉信道条件下的识别准确率比LDA平均提高3.6%。

钢筋混凝土施工质量评价的加权距离判别模型及应用

基于马氏距离判别分析理论,综合考虑各判别指标对钢筋混凝土施工质量影响程度的差异,运用专家评分法得到的指标权重对马氏距离进行修正,并提出新的协方差矩阵的计算方法,进而提出了加权距离判别分析准则;选取模板工程、钢筋工程、混凝土工程的施工质量为评价指标,评价钢筋混凝土施工质量程度。通过实际工程实例的样本训练,建立了钢筋混凝土施工质量评价的加权距离判别分析模型。研究发现,加权距离判别分析模型克服了距离判别分析模型存在的协方差矩阵不可逆而导致的模型判别失效的问题,并降低其误判率使其接近于0,因而其具有更高的正确性和更广泛的适用性,可广泛地应用于工程实践中。

应用HMM和加权距离判别法的真核基因识别程序研究

根据现代科学对基因的认识 ,应用了隐马尔科夫模型 (HMM)的算法 ,以大量核酸序列为信息来源 ,通过计算机计算来寻找未知基因的大体位置 ;再通过基因的固有结构特征及密码子使用的偏向性 ,使用加权距离判别法来准确地定位基因 ,以图形及文本的形式输出 ,从而极大地方便了实验室的研究工作。考虑到基因的许多特征还不为人们所了解 ,而且不同物种之间基因结构又有一定的差异 ,所以还开发了程序自学习功能 ,不断地存储已知的基因 ,再据此改变一些已有固有数据 ,以便更好地适应和了解不同生物基因结构的特异性 ,更加准确地寻找未知基因的位置。

加权距离判别分析法在隧道健康监测系统预警中的应用

结构安全预警问题是隧道健康监测系统需解决的关键问题之一。针对隧道健康监测系统中单支传感器预警所提供的信息较片面的缺陷,引入加权距离判别分析法实现多传感器数据融合基础上的预警。首先借助模糊聚类分析方法筛选出互相支持度大的传感器组,剔除不可靠的传感器;再利用熵权法度量传感器组中各传感器提供的有效信息量,从而确定各传感器在数据融合中的权重;然后建立加权距离判别法的完整数学模型;最后将所提方法应用于武汉长江隧道健康监测系统预警中。结果表明:相比单个传感器的预警,利用加权距离判别分析法对多个传感器数据融合后进行预警可以有效地避免虚警、漏警,为决策者提供明确可靠的信息。

基于加权Fisher模糊判别准则的真彩色影像分类方法研究

针对Fisher判别分类中,选取样本不平衡导致Fisher线性判别性能下降,提出了加权Fisher判别对类内散布矩阵进行修正的方法.同时,针对Fisher判别准则为阈值分类器,引入了一种新的Fisher模糊判别准则.该方法应用于无人机真彩色影像的道路、植被、裸土地分类,取得了较好的分类结果.并与传统Fisher方法进行了对比研究,实验结果表明,基于加权Fisher模糊判别方法比传统Fisher方法的分类性能明显提高.

回采巷道围岩稳定性分类的加权距离判别分析法

基于距离判别分析理论及主成分分析的降维思想,选取影响回采巷道围岩稳定性的综合因素如压力系数P、节理发育程度、松动圈尺度L作为判别因子,分别建立了假定各总体协方差阵相等的马氏距离判别分析(MD-1)模型、考虑各总体协方差不一定全相等的马氏距离判别分析(MD-2)模型、加权距离判别分析(WMD)模型。并以平顶山矿区30条回采巷道实测数据作为学习样本进行训练。经过训练后的模型回判估计,WMD模型与MD-2模型的误判率为0,MD-1模型的误判率为0.067。结果对比表明,WMD比常规的MD-2具有更高的判别能力,MD-1判别效果最差,这说明应用距离判别分析法,特别是加权距离判别分析法是一种准确有效的回采巷道围岩稳定性分类方法。

泥石流危险度评价中加权距离判别法的应用

针对泥石流危险度评价中加权距离判别法进行分析,介绍了加权距离判别法,还分别介绍了马氏距离和判别准则检验两种加权距离判别法。结合这些内容,总结了泥石流危险度评价中加权距离判别法的应用,内容主要有:确定评价指标和权重,构建判别准则。

基于排列组合熵和加权核Fisher的肌电跌倒检测

为实现老年人的跌倒与日常行为动作的模式识别,提出了一种基于排列组合熵和加权核Fisher线性判别的表面肌电信号跌倒识别方法.以腓肠肌和股外侧肌2路肌电信号对应的排列组合熵为特征向量输入加权核Fisher线性分类器进行模式识别,对跌倒与坐下、蹲下和行走进行识别.实验结果表明,该方法的跌倒识别率为93.33%,特异度100%,优于其他分类方法.

肌电模糊熵特征的加权核FDA跌倒识别

针对跌倒常常对老年人的健康构成严重危害的问题.本文设计了一种基于肌电信号的跌倒检测方法,首先提取腓肠肌和股外侧肌的s EMG的模糊熵特征作为特征向量,然后,针对日常活动动作类(Activities of Daily Life,ADL)的数目远多于跌倒类导致的数据集不平衡的问题,提出了加权核Fisher线性判别方法,采用相应的平衡参数来调节样本核矩阵,最终,将跌倒与行走、蹲下和坐下辨识出来.实验结果表明,该方法跌倒平均识别率96.7%,ADL平均识别率99.4%,识别结果优于其它分类方法.

加权PCA和加权LDA中权函数对分类结果的影响

提出了加权主成分分析法和三种新的权函数;通过实验研究了在五种权函数下加权线性判别分析(WLDA)和加权主成分分析(WPCA)对多分类问题的分类结果的影响.

基于模糊Bayes-Gauss判别法的遥感影像的聚类

针对Fisher线性判别法和传统的Bayes判别方法在遥感影像聚类问题研究中存在的不足,提出一种以隶属度代替先验概率的模糊Bayes-Gauss聚类算法,并将此算法应用于真彩色(RGB)图像中的草地、道路、裸土地和建筑物的聚类.实验结果表明,本算法在聚类中与Fisher线性判别法和传统Bayes判别法相比,具有精确度较高、误识率和拒识率较低、适用性较强的特点.

马氏综合权重距离判别法在中小型滑坡灾害评估中的应用

我国西南地区滑坡灾害具有点多面广、规模小、危害大的特点,群测群防是目前中小型滑坡灾害最为有效的预防手段。针对这种现状,为进一步完善群测群防体系,在马氏距离判别法和加权马氏距离判别法的基础上对权重值进行了修正改进,提出了一种新的判别分析方法——马氏综合权重距离判别法。该方法不仅保留了加权马氏距离判别中区分每一个指标重要性差异的优势,并且结合德尔菲法对权重值进一步修正,弥补了原来加权马氏距离法在判别过程中距离函数出现负值的不足。从本质上来说,这种方法是把由样本驱动的权重值和实际工程经验的权重值相结合,使权重值的取值更加符合实际。以该方法为基础,在一定的历史资料背景下,从滑坡致灾因素和孕灾因素考虑,选取适当的判别因子,建立判别模型,对未知潜在滑坡灾害进行判别归类,并且与马氏距离判别法和Fisher判别法比较。研究发现,马氏综合权重距离判别法具有更高的可靠度和判别精度,适于在群测群防体系中进一步推广使用。

正则化半监督判别分析方法

为了克服加权线性判别分析(WLDA)只利用有标签的训练样本而不能反映样本数据流形结构的缺点,提出一种正则化的半监督判别分析方法。首先构建所有样本的近邻图来估计数据的局部流形结构,然后将此作为正则项引入WLDA的准则函数中。该方法避免了类内散度矩阵奇异,同时保持了样本数据的判别结构和几何结构。在ORL和YALE人脸数据库上的实验结果证明了该算法的有效性。

四川盆地马井气田低致密储层预测技术研究

马井气田蓬莱镇组 (J3p)气藏为低致密砂岩气藏 ,其储层具极强的非均质性 ,对该气藏的勘探如何入手 ,储层如何识别 ,这是一直在探索的难题。针对这类特殊的低致密砂岩储层 ,探讨了含气储层判识的方法 ,提取了不同含气级别的测井标志和地震识别标志 ,大大提高了判识储层品位的能力 ,有效地解决了对该气藏识别的问题 ,该技术对进一步评价和开发该气藏提供了技术保证。

改进i-向量说话人识别算法研究

针对信道变化环境下说话人识别系统鲁棒性差及识别率低的问题,提出一种改进i-向量说话人确认算法。首先,利用系统注册说话人GMM-UBM提取话者i-向量;然后,采用加权线性判别分析对i-向量降维和信道补偿,提取更具判别性的特征向量;紧接着,结合类内协方差归一化技术和ZT-norm规整技术对余玄距离得分进行规整,进一步消除信道干扰;最后,构建高鲁棒性余玄距离分类器判定目标说话人。仿真实验结果表明该算法可以有效地提高系统性能。