一种变形Fisher判别准则函数及最优判别向量集

基于Fisher判别准则函数式,提出了一种无约束的最优判别矢量集,并给出了求解算法,另外,当训练样本矢量数小于样本矢量维数(即小样本问题),类内散布矩阵奇异,此时求F-S最优判别向量集及文中提出的无约束的最优判别矢量集都已不可行,对此提出了一种变形的Fisher判别准则函数,并给出了求解最优判别向量集算法。用ORL标准人脸库进行实验,实验结果表明,提出的两种最优判别向量集都有良好的分类能力。

最优判别平面法改进及其在癌症诊断中的应用

采用了一种最优判别平面法的改进方法,在该法中用判别矢量P_1和P_2的共轭约条件代替原来P_1和P_2的正交约条件,从而使投影矢量t_1与t_2正交,住模式判别分析中可得到更好的分类效果,用该方法对癌证论断问题进行了分析、结果表明有较好的分类效果。

模式识别与优化的最优判别平面方法

针对决策对象类别属性正确预报和类别优化控制问题，提出了采用最优判别平面作模式识别和模式优化。

一种具有统计不相关性的广义最优判别向量集

提出了一种新的最优判别向量集即统计不相关广义最优判别向量集 ,并给出了计算公式。用ORL人脸数据库进行人脸识别实验 ,结果表明该方法有较强的特征提取能力。

L_1估计的最优判别及其新算法

本文研究Ｌ１估计的最优判别条件，并在此基础上给出Ｌ１估计的一个新算法．用此算法可以避免由于退化之故，用线性规划单纯形方法求解时出现的循环现象．

最优判别平面在管线钢多项性能优化中的应用

对钢铁生产中多目标调优的不良结构问题,采用交互模式识别的最优判别平面信息处理技术,以分割高维空间的方法,探求优化目标的类别属性与影响因素值的对应关系,从而实现了模式的分类识别和优化控制,将此方法用于管线钢多项力学性能的优化,使其综合性能得到提高,满足了管线钢的高性能要求。

变量有上界的运输问题的解法

变量有上界的运输问题是一类有广泛应用背景的问题，但以往讨论运输问题由于变量只有非负约束而较易处理与计算，当变量有上、下界限制时，情况就变得相当复杂，因此本文就这类问题给出了最优性的判别法则且相应地给出了计算方法，并通过实例加以说明．

基于模式识别的正交试验数据分析及其应用

针对现有正交试验数据分析方法有操作复杂和适应性弱的弊端,提出基于模式识别的最优判别平面(ODP)分析法。该法首先按Fisher准则而建立2个相互垂直的矢量,再将试验数据投影到这2个正交轴上,从而得到二维特征矢量,据此确定各因素对指标的影响程度。分析SIS热熔压敏胶性能试验数据结果,ODP分析法的结果与实际相符,且不受正交表指标数和有无空白列的限制,是一种简单而有效的正交试验数据分析方法,可在冶金化工领域推广。