复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法

由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。

基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器

通过分析朴素贝叶斯分类器的分类原理,并结合多重判别分析的优点,提出了一种基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器DANB(D iscrim inantAnalysis Naive Bayesian c lassifier).将该分类方法与朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian c lassifier,NB)和TAN分类器(Tree Augm ented Naive Bayesian c lassifier)进行实验比较,实验结果表明在大多数数据集上,DANB分类器具有较高的分类正确率.*

多重核线性判别分析及其权值优化

为了提高非线性分类精度,借鉴在支持向量机(SVM)框架下发展起来的多重核学习方法,针对基于核的线性判别分析(KLDA)构造多重核。进而,使用拉格朗日乘子法优化最大边缘准则(MMC),提出了多重核权值优化算法。在FERET和CMUPIE人脸图像库上的实验表明,与基于单个核的LDA相比,多重核线性判别分析能够达到更高的分类性能。

ICU多重耐药菌感染判别分析预判模型建立研究

目的探讨重症监护室(ICU)多重耐药菌(MDRO)感染的危险因素,构建ICU多重耐药菌感染的判别分析预判模型。方法对2017~2019年入住综合ICU>48h的845例患者进行回顾性分析,应用单因素分析方法寻找可能的影响因素,并对这些因素进一步采用逐步Fisher判别分析方法构建预判模型。结果845例患者中MDRO感染者118例,MDRO未感染者727例。单因素分析结果显示,两组之间14个因素比较,差异有统计学意义。利用逐步法构建Fisher判别分析模型,最终得到一个包含性别、手术史、侵入性操作种类数、留置鼻饲管天数、动静脉置管天数、留置导尿管天数、机械通气天数、气管插管天数、使用激素或免疫抑制剂天数、抗菌药使用天数共10个变量的判别函数,通过自身验证法和刀切法验证法对该判别模型进行验证,敏感度分别为72.00%和70.34%,特异性分别为95.70%和95.19%,符合率分别为92.40%和91.72%,说明模型的预判效果较为理想。ROC曲线下面积达到0.938,95%可信区间为0.912~0.964,模型的诊断价值较高。结论Fisher判别分析预判模型可以较好的预判MDRO感染状况,为医护人员提供有力的预判依据,真正做到感染早发现、早隔离、早防控。

基于多重判别分析和Zernike矩的目标分类算法

针对图像目标分类中Zernike矩特征维数过高的问题,提出一种基于多重判别分析的特征压缩方法。首先对目标图像进行预处理并计算图像的Zernike矩特征,然后采用多重判别分析方法求得投影矩阵并压缩特征,最后依据最小Euclidean距离对数据分类,同时总结了常见的特征压缩评价标准。理论分析和实验结果表明,在计算量相当的情况下,文章方法可获得比主成分分析法更佳的分类效果。

多回波机载LiDAR数据提取林地DEM的判别分析方法

选取包含明显空地的林地作为建模样地,通过对其激光点云单次和多次回波数据的三维空间坐标分布、反射强度分布和垂直分布3方面特征进行探讨,进而提出基于判别分析的林地DEM提取方法。取林木郁闭并实测了大量(1472个)地面控制点的验证样地加以检验。结果表明:对山区林地林木复杂环境的DEM提取采用判别分析的方法是可行的,其精度达到高差总平均值0.24m,方差0.05,高差处于-0.5～0.5m之间的数据占总量的93.85%;与直接的网格窗口划分DEM滤波模拟对照比较,其结果较优。

基于多元判别分析的电子商务信用风险研究

电子商务的发展始终伴随着信用风险,而客户信用评估是电子商务的重要组成部分,本文分析了电子商务的信用风险,并利用多元判别分析技术(MDA)对客户信用进行分类,实证分析结果表明,本方法具有较好的预测能力。

基于Gram-Schmidt过程的判别变量筛选方法

利用Gram-Schmidt过程,在自变量集合中选择对判别分类解释性最强的信息,删除对分类无显著解释作用的信息以及重复解释的信息,并把挑选出来的解释变量集合变换成若干直交变量.一方面实现了判别分析模型中的变量筛选,同时也解决了自变量多重共线条件下的有效建模问题.在选入变量的过程中运用F统计量检验变量的判别作用,更容易被统计应用人员所接受.为了说明所提算法的合理性和有效性,以Fisher判别分析建模为例,通过仿真数据建模取得了合理准确的分析结论.

男性不育患者卵裂期胚胎Y染色体微缺失检测分析

目的:探讨男性不育患者行卵胞浆内单精子注射(ICSI)技术治疗后卵裂期胚胎Y染色体微缺失情况。方法:对行ICSI助孕治疗的19例严重少精和无精症患者行外周血Y染色体微缺失(AZF)检测,并选取其第3天移植后剩余的无冷冻价值的双原核(2pn)和单原核(1pn)胚胎,通过显微操作获得单个卵裂球,通过多重置换扩增(MDA)技术进行全基因组扩增,采用多重聚合酶链反应(PCR)进行性别鉴定,对男性胚胎行AZF微缺失检测。结果:①AZF缺失占2/19;②MDA扩增成功率为93.2%(41/44);③对23例男性胚胎行AZF缺失检测,SRY基因扩增成功率为87.0%(20/23),9个男性胚胎发生AZF缺失(9/23),其中3个为垂直遗传,1个缺失范围扩大,5个为新生缺失。结论:Y染色体微缺失可通过ICSI技术从父代遗传给子代,并可在遗传过程中发生Y染色体新生微缺失和缺失范围扩大。

DEA-PNN视角下中国上市房地产企业效率分析

文章运用传统的数据包络分析方法(DEA)对上市房地产企业效率进行评定,引入相应的分类指标对D E A在不变规模收益下求得的效率值进行分类,然后使用概率神经网络(P N N)和传统的多重判别分析方法(MDA)对分类效果进行模式识别,并比较了两种方法的识别精确度,结果显示PNN的预测精度要优于MDA。得出如下结论:当前上市房地产企业的总体效率值偏低,有巨大的提升空间;通过DEA的求解结果可以得出所有上市房地产企业的标杆企业。

一种修正的马氏距离判别法

马氏距离判别法是一种基于马氏距离的多元统计分析方法,其引入了协方差矩阵的逆矩阵,以排除属性变量的量纲及变量之间的相关性对距离度量的干扰。然而,在属性变量存在严重的多重共线性时,样本协方差矩阵的奇异性会影响其逆矩阵估计的稳定性,从而降低马氏距离判别法的有效性。为此,提出了一种修正的马氏距离判别法,采用了一般交叉验证(GCV)方法,在属性变量间存在高度相关性的情况下,选择预测效果最好的变量维度,同时可以对协方差矩阵的逆矩阵进行稳定的估计。修正的马氏距离判别法可以得到可靠的协方差矩阵的估计,提高模型的判别准确率;也可以抵抗样本外的扰动,提高模型的泛化能力。仿真实验结果验证了在属性变量存在严重的多重共线性情形下,修正的马氏距离判别法的判别效果较经典的马氏距离判别法有明显的提升。

基于R软件分析两组专家对五个葡萄酒样品的评分数据

本文利用R软件主要讨论了两组专家对五个葡萄酒样品的评分及专家评分的合理性问题。首先,利用两个正态总体均值的假设检验评判两组专家的评分之间是否存在显著差异,从检验结果发现两组专家的评分是基本相符的,从而评比结果有一定的公平性与合理性。其次,利用均值的多重检验考察专家们对不同样品的区分度。在0.05的显著性水平下,专家们能够区分样品1与样品2、样品3、样品5,样品2与样品4,样品3与样品4。对五个样品的等级从高到低排序之后发现,专家们基本上可以区分等级相差为1的样品。但是专家们没有有效地区分出样品1与样品4(等级相差1.5),样品3与样品5(等级相差1)。然后,运用系统聚类的方法将五个样品分为优、良、差三类。最后,采用距离判别分析法,利用训练样本建立判别函数,将训练样本回代进行判别,得到专家的误判率和正确率,从而利用判别函数对新的样本进行分类。

便携式智能电子鼻系统及其葡萄货架期评价研究

电子鼻的小型化和智能化是其走向大众市场的重要环节。设计了一种基于ARM9和嵌入式Linux操作系统的便携式智能电子鼻系统,通过自制的嵌入式Qt应用软件,实现在线自动检测、智能识别及其可视化。为了验证系统功能,将其用于葡萄货架期评价,对6个平行样品组进行10天测量,利用软件内置的主成分分析和多重判别分析等方法进行分析识别,最后用留一法交叉验证分别得到83.3%和80.6%的平均识别率。该系统结构灵活、功能通用、操作简便,可满足不同场景的现场气味检测需求。

多重置换扩增(MDA)结合荧光PCR对植入前胚胎进行性别诊断的研究

目的:建立多重置换扩增(MDA)联合荧光PCR对植入前胚胎进行性别诊断的方法,为开展性连锁遗传病的性别筛选提供实验依据。方法:在行IVF-ET助孕的患者中,选取废弃的第3日新鲜或冷冻后的2PN受精胚胎。通过显微操作活检得到单个卵裂球细胞,采用MDA方法对单个/2个卵裂球细胞行全基因组扩增,然后采用荧光PCR方法对AMEL、X22、SRY和XHPRT 4个性染色体相关基因或STR位点进行扩增,对其扩增产物行毛细管电泳检测,分析电泳结果确定植入前胚胎的性别。以父母的外周血单个淋巴细胞作为对照进行分析。结果:①采用蛋白酶K法(n=21)和碱法(n=17)对卵裂球细胞进行裂解行MDA,扩增成功率未见统计学差异(85.7%vs 82.4%,P>0.05);单个卵裂球组(n=15)和2个卵裂球组(n=23)MDA扩增成功率亦未见统计学差异(80.0%vs87.0%,P>0.05)。②利用MDA方法对15个胚胎的单个/2个卵裂球进行扩增,扩增成功率为86.7%(n=13)。13个胚胎中7个为男性,6个为女性,性别检测成功率100%;等位基因脱扣(alleledropout,ADO)发生率为7.7%。结论:PGD中MDA是有效且可靠的全基因组扩增方法,MDA结合荧光PCR可以用于性连锁遗传病的性别筛选、致病基因检测和对胚胎进行HLA分型。

多次退火环状循环扩增和多重置换扩增技术在β地中海贫血基因变异诊断效率中的差异分析

目的:探讨最适的β地中海贫血疾病HBB基因单细胞全基因组扩增方法。方法:60份β地中海贫血成纤维细胞(HBB基因变异位点CD17和IVSⅡ654)和48份废弃胚胎单个卵裂球进行多次退火环状循环扩增法(MALBAC)和多重置换扩增法(MDA)扩增及高通量测序,比较位点检测率、等位基因脱扣(ADO)率及扩增均一度等。结果:β地中海贫血疾病HBB基因MALBAC技术位点检测率(100%)高于MDA技术(96.3%);CD17和IVSⅡ654的ADO率MALBAC技术为9.09%和0.00%,MDA技术为23.08%和19.23%;对编码人β-珠蛋白的HBB基因附近60个SNP位点检测显示MALBAC技术ADO率为12.04%,MDA技术为21.25%;MALBAC技术拷贝数变异检测变异系数为0.13,MDA技术为0.15。结论:β地中海贫血单细胞诊断MALBAC法优于M D A法。

基于DEA-PNN的中国上市房地产企业效率研究

文章运用传统的数据包络分析方法(DEA)对上市房地产企业的效率进行评定,引入相应的分类指标对DEA在不变规模收益下求得的效率值进行分类,然后使用概率神经网络(PNN)和传统的多重判别分析方法(MDA)对分类效果进行模式识别,并比较了两种方法的识别精确度,研究发现:(1)PNN的预测精度要优于传统的判别分析方法;(2)通过DEA的求解结果可以得出所有上市房地产企业的标杆企业;(3)当前上市房地产企业的总体效率值偏低,有巨大的提升空间。

步态与人脸融合的身份识别方法

为了保持步态识别的优势,克服单一生物特征识别的不足,提高远距离的身份识别率,提出了一种步态与侧面人脸在特征层上融合识别方法.首先利用二向图像矩阵主成分分析,对步态能量图和侧面人脸图分别进行特征提取与降维处理,得到初始特征矩阵,并将得到的初始特征矩阵进行矢量化、特征组合,获得组合特征向量.然后利用多重判别分析法对组合特征向量进行特征融合,获得步态与人脸的融合特征向量,最后采用最近邻法进行身份识别.利用CASIA Dataset B步态数据库对上述方法进行了验证.结果表明,该方法提高了身份识别的正确率,验证了该方法的有效性,为多生物特征识别提供了一种新的方法.

批发分销商销售状况影响因素的量化研究

针对某批发分销商销售状况,综合使用多元统计、多因素方差分析、相关系数法、逐步回归判别分析等方法,分别建立分销售商的销售状况的评价、方差分析和逐步回归模型,运用Matlab编程,得出该批发分销商的目前经营状况和各变量间的关联程度,检验不同销售途径和不同销售区域以及两者之间的交互作用对商品销售额影响的显著性差异,判别分析影响销售区域和销售途径的主要商品类别,并为批发销售商提供智慧的经营销售策略。