费歇尔判别法及其应用

费歇尔判别法是一种应用广泛、具有较高判别能力的多元逻辑概率判别方法.基于费歇尔判别法,结合实际数据,构建了高校财务风险判别指标体系和建立了费歇尔线性判别模型,并进行了实证检验.结果表明:所建立的费歇尔线性判别模型具有较高的准确度和可靠性.

局部费歇尔判别分值在滚动轴承故障诊断中的应用

为精确、高效地识别出滚动轴承不同程度、不同类型的故障,提出一种基于局部费歇尔判别分值(Localized fisher discriminant score,LFDS)的故障诊断方法。该方法首先从时域、频域及时频域构造原始故障特征集;然后运用LFDS选择出其中最能反映故障本质的敏感特征子集;最后将选择出的特征子集输入到最小二乘支持向量机进行模式识别。用滚动轴承一组故障特征数据集进行验证。结果表明,经LFDS选择出的特征能显著表现出不同故障类别间的差异。

费歇尔判别法在足底压力特征分析中的应用

足迹作为犯罪现场出现率最高的痕迹之一,在侦查实践中通常被用来分析犯罪嫌疑人个人特征。文章通过足底压力步态分析系统,获取在自然行走状态下的20名男性和20名女性的足底压力特征数据,利用费歇尔判别法对不同性别人群的数据进行分类判别。实验结果表明:在区分不同性别人群时,峰值压强特征和接触百分比特征的重要性和准确度高于峰值压强开始时间和结束时间特征,多个参数特征比单个参数特征判别的准确率高。

费歇尔判别法在岩体可爆性分级中的应用

影响岩体可爆性分级的因素多达十几种,为达到便于工程师进行现场运用的目的,选取岩石单轴抗压强度、岩石容重和岩石完整性系数3个相关性最低的主要因素进行研究:将岩体可爆性划分为5个等级,并利用多元判别理论中的费歇尔判别法建立相应等级的线性判别函数,通过对46组训练样本进行逐一回判验证,判别准确率达85%,并针对误判原因提出了增加中等可爆岩石样本数量修正判别函数的解决方案,研究结果表明:岩体可爆性分级的费歇尔线性判别模型不仅计算简单、操作便捷,而且具有较高的准确性。

费谢尔判别法鉴别原油/燃料油

以多环芳烃作为变量,建立了原油、燃料油属性鉴别的费谢尔判别法。分别测定了来自不同国家和地区的26个原油样品和25个燃料油样品中8种多环芳烃的含量,并将它们作为判别变量。借助SPSS 16.0进行费谢尔判别分析,建立费谢尔判别函数。将未知样品的判别变量值代入后,可以快速地得知样品的类别。结果表明,以多环芳烃作为判别变量进行原油、燃料油费谢尔判别快速而准确。

判别分析在黄土地层划分中的应用——以陕西洛川黄土剖面为例

利用计算机技术 ,研究了判别分析在中国黄土地层划分中的应用 .选择了 8种微量元素和碳酸钙的含量作为划分三类黄土地层 (包括马兰黄土 ,离石黄土和午成黄土 )的指标 ,利用逐步判别的方法 ,建立了 3个费歇判别函数方程 ,提出了利用计算机分析技术进行地学分析应注意的问题 .结果表明 :判别函数的正确判别率为 93.33% .

费歇尔和贝叶斯方法在降水预报中的应用

文章利用2000~2013年753个气象站的观测资料,采用费歇尔判别准则、贝叶斯判别准则,结合1999~2012年的74项大气环流特征量,选取与降水量相关性较好的4项大气环流指数作为本次试报试验的预报因子,建立了3种单站降水预报模型。利用3种降水模型对3个单站2014年6~8月的降水进行试报实验,结果表明:相比于基于费歇尔方法建立的降水预报模型,依据两种贝叶斯方法衍生的降水预报模型的CSI评分和准确率较高,对于单站降水的预报能力更强,预报效果也更好,具有实际应用的价值。

红外光谱结合主成分分析对纸质快递文件袋的分类研究

目的建立一种快速无损的检验纸质快递文件袋的分析方法。方法利用傅里叶变换红外光谱对63个纸质快递文件袋样品进行检验,分析样品的红外光谱吸收峰的峰位,结合主成分分析对光谱数据进行了降维处理并分类。利用费歇尔判别对快递文件袋的分类结果进行分析和验证。同时建立多层感知器神经网络和径向基函数神经网络2种分类模型,进行分析和验证。结果63个纸质快递文件袋样品可被分成四大类,利用费歇尔分类模型进行验证,准确率为100%;多层感知器神经网络分类模型准确率为95.23%,径向基函数神经网络分类模型准确率为92.06%。通过比较发现,费歇尔判别可以实现对纸质快递文件袋更加有效地分类。结论该方法简单快速,样品用量少且无损样品,可为快递文件袋类的物证鉴定提供科学依据。

大港油田油水同层分级评价方法

大港油田开发到中后期,典型的油气层逐渐减少,具有工业油流价值的油水同层作为效益开发的重要补充和油田的主要增产方式日益受到重视与关注。针对该类油水同层的测井识别与评价问题,以相对渗透率理论为基础,结合岩石物理实验分析开展深入研究;引入费歇尔数理判别方法,创新产能评价指标,建立一套以饱和度下限动态分析以及多参数聚类为核心的油水同层分级评价方法。该方法实现了对测井资料的精细化分析,明显提高了测井评价精度,有效提升了油田老井挖潜的成功率,应用效果良好。

基于频响复数值及数字图像处理技术的变压器绕组变形分类方法

为了在利用频率响应法诊断变压器绕组状态时准确解读检测结果,降低对分析人员的经验要求,提出了基于频响复数值及数字图像处理(DIP)技术的变压器绕组变形分类方法。该方法以频响测量数据的幅值和相位为依据,将变压器绕组的频响特性在极坐标上进行表示,并引入费歇尔判别法(FDA)和数字图像处理技术中的灰度投影法来实现不同绕组变形故障的分类。通过建模获得了多组绕组变形数据,然后利用提出的方法对40组检验样本进行状态分类,结果表明:不同类型样本在投影空间中的分布具有较为明显的区分,没有出现错误分类的情况。试验结果表明,提出的方法对于变压器绕组变形故障具有很好的分类效果,有利于实现电力变压器绕组状态诊断智能化。

基于信息解释能力的小企业信用评级体系构建研究

以建立商业银行小企业客户信用评级指标体系为目的,提出一种系统的小企业信用评级指标体系构建方法.检验并剔除对企业违约影响不显著的信用评级指标,提出新的指标筛选方法以剔除综合信用风险识别能力弱的评级指标.其次,通过相关分析法降低评级指标集的整体信息重叠.再次,根据信用评级指标体系识别违约状态的准确率检验小企业信用评级指标体系的合理性.最后,基于中国一家商业银行3111笔小企业信贷历史数据进行了实证分析,研究表明本文构建的小企业信用评级指标体系识别违约风险的准确率高而且稳定.

水下目标在水下爆炸作用下的毁伤指标研究

根据某水下目标的抗水下爆炸试验数据,阐明了选用加速度峰值和速度峰值作为测量指标的原因,然后通过相关分析法研究这些指标之间的相关性,利用正交旋转法的因子分析得到影响目标毁伤的公共因子,并通过分析正交旋转因子载荷阵选择出特征指标,讨论特征指标与毁伤模式之间的关系,最后分别利用公共因子数据和特征指标数据进行目标毁伤判别,两组数据的判别结果与实验结果基本一致,证明了特征指标选择的合理性。

水下爆炸作用下结构的毁伤评估研究

针对某水下结构的抗水下爆炸试验数据,从爆炸振动特征和结构自身特性这两个方面出发,基于小波包技术选择加速度峰值、主振频带能量和自振频带能量作为特征量。由于这些特征量之间的强相关性,利用正交旋转法的因子分析提取出代表结构毁伤大部分信息的本征特征量。然后分别利用原始特征量数据和本征特征量数据进行结构毁伤判别,两组数据的判别结果与实验结果基本一致,证明了本征特征量提取的合理性。最后给出了结构毁伤距离曲线。

突破性创新设计方案评价模型

为减少突破性创新项目的实施障碍,提出一种事前评价设计方案突破性的量化模型。分析了突破性创新项目和突破性产品的特征,聚焦突破性创新产品的价值构成要素,提取了突破性创新设计方案的关键特征因子。对30个突破性创新设计方案和30个非突破性创新设计方案的特征进行对比分析,统计各特征因子的变化趋势,将其作为自变量,应用费歇尔判别分析方法和人工神经网络预测方法对样本数据进行拟合。对模型进行交叉验证分析,构建突破性创新设计方案事前评价模型,丰富突破性创新评价体系的内容,为企业更全面地对比、分析、选择和实施突破性创新方案提供参考。

基于VW-FDA的盾构机液压系统故障诊断方法研究

盾构机规模庞大,施工过程中检测变量众多,液压系统故障易发。为了实现在线监测,提高液压系统故障诊断的准确性,探究与盾构机适应的快速准确有效的故障识别方法,提出使用加权因子与传统费歇尔判别法相结合的加权费歇尔判别法(Variable-Weighted-Fisher Discriminant Analysis,VW-FDA)。通过AMESim软件建立推进系统模型,仿真四类故障,运用仿真故障数据得到每一类故障的加权向量,建立VWFDA模型。结果表明:对于盾构机液压推进系统,VW-FDA比传统FDA具有更强的故障诊断能力,能够将故障信息进行有效的分类,正确地做出故障诊断。

非相位电气特征参量的局部放电模式识别

为了克服传统局部放电模式识别中特征量过度依赖工频电压相位信息的缺点,基于放电幅值、放电重复频率和连续两次放电时间间隔等电气参量,提取了6个不依赖于相位信息的统计特征,并利用费歇尔判别法对提取的特征参量进行了有效判别归类。实验结果表明:提取的非相位统计特征参量物理意义明确、表达方式简洁,采用费歇尔判别法可以对其进行准确、快速判别归类。