Fisher判别法在矿井突水水源识别中的应用——以钱营孜煤矿为例

准确识别矿井突水水源对有效地预防矿井突水事故具有积极意义。本文以钱营孜矿为例,在系统分析矿井地质和水文地质条件的基础上,收集31个“四含水”、“砂岩裂隙水”、“灰岩水”共3类突水水源的常规水化学测试数据,利用Fisher判别原理,选取K+ + Na+,Ca2+,Mg2+,Cl-,SO42- ,HCO3-,pH值,总硬度,总碱度共9种判别指标(特征因子),筛选出K+ + Na+和Mg2+为特征因子,建立Fisher水源判别模型,并用回代的方式对判别模型进行判别效果检验,结果表明回判总正确率为100%,判别效果好。该模型可用于矿井突水水源预测。

基于Fisher线性判别率的加权K-means聚类算法

为提高K-means聚类效果,采用Fisher线性判别率的方法确定特征在聚类中的贡献度并依此对特征进行加权聚类。在人工和实际数据集上所做的实验表明,本方法在聚类效果上优于其他同类加权K-means聚类算法。

加权Fisher线性判别法在非平衡医学数据集中的应用

目的:介绍加权Fisher线性判别法在非平衡医学数据集中的应用。方法:在两类分类问题中,当两类样本的协方差矩阵不同时,样本不平衡会导致Fisher线性判别的性能下降,使用加权Fisher线性判别法对两类样本同时进行不同倍数的过抽样,可促使两类的样本数目趋向平衡。结果:利用社区居民的血糖流行病学调查资料进行验证,加权Fisher线性判别法较传统Fisher线性判别法的灵敏度高,分类性能明显提高。结论:加权Fisher线性判别法可适用于非平衡数据集,算法简单高效,且基本不增加计算复杂度。

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。

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.

基于核Fisher判别和加权码书映射的音频信号削波修复方法

基于核Fisher判别(Kernel fisher discriminant,KFD)和加权码书映射(Weighted codebook mapping,WCBM),提出了一种MDCT(Modified discrete cosine transform)域的音频信号削波修复方法。首先根据音频信号的MDCT系数提取子带包络等四种削波特征参数;其次,利用这些特征参数训练检测音频信号出现削波的核Fisher分类器;最后,利用子带包络的WCBM来修复音频信号的削波。测试结果表明,本文所提方法能有效修复音频信号的削波,其性能优于现有的几种削波修复方法。

基于Fisher判别法岩溶塌陷倾向性等级分类预测

为准确预测岩溶塌陷倾向性的等级分类,通过分析大量观测实例,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为模型判别因素。对12个实际观测样本进行训练,建立了基于Fisher判别分析法(FDA)的岩溶塌陷倾向性等级分类预测模型。借助SPSS软件工具,得到判别模型的4个判别函数。根据判别函数对训练样本进行回判,并对2个待判样本进行预测。结果显示:第一、第二判别函数的综合判别效率达到100%,大于规定的85%,满足工程实际应用需求;对训练样本进行回判时,误判率为零,同时对待判样本的分类预测准确率为100%。

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。

高光谱最优波长选择及Fisher判别分析法判别玉米颗粒表面黄曲霉毒素

黄曲霉毒素是广泛存在于玉米中且具有剧毒的一种代谢产物，以美国农业部农业研究署（USDA-ARS） Toxicology and Mycotoxin Research Unit提供的2010年先锋玉米为研究对象，验证了高光谱成像技术对玉米中黄曲霉毒素检测的可行性。以甲醇为溶剂制备四种不同浓度的黄曲霉毒素溶液，并将其逐一滴在等量的4组共120粒玉米颗粒表面，以未处理的30粒洁净玉米作为一组对照样本，将大小、形状相似的150个样品随机分为训练集103个，验证集47个；对获取的400～1000 nm波段范围内的高光谱图像，先进行标准正态变量变换（standard normal variate transformation ，SNV）预处理，然后引入基于 Fisher判别最小误判率的方法选择最优波长，并以所选波长作为Fisher判别分析法的输入建立判别模型，对玉米颗粒表面不同浓度的黄曲霉毒素进行识别，最后对模型判别正确率进行了验证。结果表明，选取四个最优波长（812.42，873.00，900.36和965.00 nm ）时Fisher判别分析模型对训练集与验证集的准确率分别为87.4％和80.9％。该方法为含黄曲霉毒素玉米颗粒便携式检测仪器的开发，以及对田间霉变玉米自然代谢产生毒素的检测奠定了技术基础。

基于Fisher判别分析法的泥石流预报模型研究

针对泥石流形成原因复杂,形成机理认识不足,预测预报困难等特点。根据泥石流形成的直接成因降雨因素,运用判别分析理论,提出了泥石流预报的Fisher判别分析模型。该模型基本思想是将一系列与泥石流发生相关的因子数据投影到某一个方向,使得投影后数据尽可能地分组,借助组内方差尽量小,组间方差尽量大的一元方差分析思想确定判别函数,依据判别准则,判定新样本的归属类别。该方法具有操作简单易懂及计算速度快的特点,可及时对泥石流状况进行判别。实例研究结果表明,提出的Fisher判别分析泥石流预报模型能够有效提高预报精度。

DDA法和Fisher判别法在潜在滑坡判识中的应用比较

选择地貌特征(包括地形坡度、沟谷切割状况、洼地封闭状况、前缘临空状况)、滑面特征(包括滑面倾角、滑面形态、滑面阻抗比)、滑体结构和近期活动迹象4大类9个因子作为古(老)滑坡类潜在滑坡的判识指标,以三峡库区和岷江上游地区相同数量的典型滑坡作为学习样本,依据距离判别分析(DDA)和Fisher线性判别分析(FLDA)方法,分别建立了两个研究区潜在滑坡的DDA判识模型和FLDA判识模型。实例分析结果表明,DDA方法对两个研究区学习样本和测试样本的误判率均为0,而FLDA方法对两个研究区测试样本的误判率分别为5.56%和11.11%,对学习样本的错判率分别为11.1%和0%。因此,在三峡库区和岷江上游地区潜在滑坡的判识中,DDA法比FLDA法判识准确性更高、适用性更强。

基于Fisher判别分析法的井巷围岩质量分类研究

为建立在煤矿勘探阶段井巷围岩质量分类的判别模型,选取岩石的天然单轴抗压强度、饱和单轴抗压强度、软化系数、天然抗剪强度、饱和抗剪强度、含水率和岩石质量指标RQD值等7项因子作为分类指标,以新疆乌鲁木齐市某煤矿的2个煤层顶底板的40组岩样作为学习样本,采用Fisher判别分析方法对该40组岩样进行训练,建立了判别模型,采用回代估计方法对每个岩样进行验证,正确率达到97.5%,利用该判别分类模型对另一煤矿的8组岩样进行分类,其分类结果与实际分类结果完全相符。研究结果表明:Fisher判别分析方法是一种有效的围岩质量分类方法,该判别模型可在实际煤矿井巷围岩质量分类中进行推广应用。

基于Fisher判别法对黑龙江大米产地溯源

为了探索大米产地鉴别可行性,维护市场秩序和消费者的合法权益,该研究采用Fisher判别法(Fisher discriminant method,费希尔判别法)进行建模并结合近红外光谱技术,对2015年黑龙江5个水稻主产区(五常、佳木斯、齐齐哈尔、双鸭山、牡丹江)的118份大米粉末样品进行近红外光谱的扫描,光谱预处理方法为9点二阶求导结合5点平滑,建模波长为全波长。对模型采用留一交叉验证和预测样本集进行验证,5个地域的验证结果分别为94.4%、94.4%、91.7%、91.7%、94.4%和87.5%、87.5%、87.5%、100%、100%。预测结果达到80%以上,初步认定近红外光谱指纹分析技术可用于黑龙江大米产地溯源。

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Fisher判别分析法的岩溶塌陷预测

为了更准确地预测岩溶塌陷,基于Fisher判别分析法,首先选择内聚力、内摩擦角、覆盖层厚度、覆盖层厚度减高水位埋深、覆盖层厚度减低水位埋深5个最主要的影响因素作为判别因子;接着以桂林市20组岩溶塌陷案例为学习样本进行计算,建立相应的Fisher线性判别函数;然后利用回代估计法对上述20组样本的预测结果进行逐一检验,其正确率为100%;随后将上述预测结果与前人运用逐步判别、神经网络判别等方法得到的结果进行比较分析,认为Fisher判别分析法具有不需进行模型和参数的选择以及不受人为因素的影响等优点;最后将建立的Fisher线性判别函数用于另外的10组实际案例进行预测分析,预测结果与实际情况完全吻合。结果表明:用Fisher判别分析法进行岩溶塌陷预测,简易方便,正确率高,实用性好;该方法是岩溶塌陷预测的一种新方法。

Fisher判别法在聚合物驱潜力评价中的应用

首次将判别分析法用于化学驱潜力评价 ,提出了一种基于Fisher判别法的聚合物驱潜力评价方法 ,并编写了相应程序。该方法优点在于计算快捷 ,考虑因素较为全面 ,计算结果具有较高的可靠性。在目前利用已实施聚合物驱区块的统计数据构造样本集较为困难的情况下 ,综合利用正交设计、油藏数值模拟和经济评价 ,提出了样本集的生成办法。以胜利油区为例进行了分析 ,回代数据总正判率达到 94 .0 % ,从而验证了该方法的有效性。同时 ,该方法提供的研究思路可推广到其他三次采油方法的潜力评价中。

基于Fisher两类判别的高温目标精确识别方法

基于高温目标和绝大多数常温地物波谱特性的显著差异,可利用短波红外波段（1.3-3.0μm）识别高温目标。Landsat8的OLI数据第7波段对高温目标短波红外发射能量有较高的敏感性,可对高温目标（林火、草原火、火山、金属冶炼厂、煤层自燃等）进行有效识别。为实现高温目标的精确识别,对归一化火点指数（NDFI）法进行改进以去除水体干扰,并采用Fisher两类判别法进行高温目标和彩钢屋顶地物的分类。研究表明,改进的NDFI法结合Fisher两类判别法可有效用于高温目标识别,其高温目标识别理论精度为96.9%,实际精度为95.4%。

穿刺测试和fisher判别法在葡萄贮藏期间质地评价的应用

本实验的目的是利用统计学方法验证所编辑的10个穿刺测试参数在贮藏期间葡萄软化过程中是否有测试意义,是否可以代表葡萄浆果的整体质构特点。同时找出评价贮藏期葡萄质地差异的最关键的质构参数,为贮藏期葡萄质地评价提供理论依据。将意大利、巨峰、白罗莎里奥和马奶4个不同品种的葡萄分别通过冷库模拟冷库贮藏条件,通过恒温恒湿箱模拟运输和货架贮藏条件,得到葡萄浆果穿刺参数在不同贮藏条件下的测量值,并对其进行判别分析。结果表明:在温度高于0℃(运输或货架)贮藏期间葡萄软化过程中所编辑的10个穿刺参数有测试意义,可以区分出葡萄在不同贮藏期的质构变化,也很好的总结了整条力-位移穿刺曲线,可以代表葡萄浆果整体的质构特点。在温度0℃(冷库贮藏)贮藏期间葡萄软化过程中所编辑的10个穿刺参数对葡萄质构的区分度不大,没有实际测试意义。其中,果皮硬度、果皮刚度以及浆果形变度是评价贮藏期质地变化最关键的参数。

Fisher型逐步判别法在东海水团判别中的初步应用

1998年2月份对东海区进行了大面水质调查。样品分析方法依据《中华人民共和国标准》GB17378.4-1998,所得数据应用美国StatSoft公司开发的STATISTICAS软件进行分析。聚类分析结果,东海表层主要水团配置为黄东海混合水团(HE)、东海表层水团(E)、沿岸冲淡水(C)、黑潮变性水团(EK);底层主要水团配置为东海表层水团(E)、黑潮变性水团(EK)。M为水团间过渡带。应用Fisher型逐步判别法建立判别方程式时,根据计算的统计量F值对表底层的指标值进行筛选。表层水团入选的指标值有温度、盐度、溶解氧、总磷、pH值和硝酸氮六个指标;底层水团入选的指标值有温度、盐度和叶绿素α三个指标。经显著性检验,建立的判别方程式符合聚类分析的要求,选定的指标可以有效判别水样归属。判别式回代验证结果表明,本文建立的判别式的正确率为100%。本次应用过程中没有出现空间站位划分混乱现象,说明冬季该海域水团分布均匀,没有受到上升流的影响。

基于Fisher函数的水泥路面板底脱空判别方法

针对水泥路面板底脱空病害识别率低、缺乏理论依据等问题,提出了适用于声振法的Fisher函数判别水泥路面板底脱空的方法。利用短时傅里叶变换克服了傅里叶变换在声音信号时频转换时的缺点,实现了时间和频率的定位功能,提高了分辨率。提出了表征水泥混凝土路面脱空的共振峰频率、共振峰振幅、功率谱面积等声音特征参数,通过大量样本建立了Fisher脱空判别函数,确定了水泥板板底脱空判别标准。在多个实体工程的试验和应用中通过注浆量、定位取芯落差等多种方法,对脱空检测结果进行了验证,结果表明该方法的脱空识别准确率在90%以上,并具有便捷、速度快等优点。