Fisher法在土壤污染综合评价优化布点中的应用

根据Fisher最优分割的理论,研究其应用于土壤环境监测优化布点的可行性。以福建省闽江河口湿地土壤重金属污染综合评价为实例,用Fisher法计算不同分类方式下的最小误差函数,确定最优的分割方法,确定优化布点方案。结果表明,原布设的8个监测点用Fisher法优化为3个典型点位,可客观反映闽江河口湿地土壤重金属污染的综合评价结果。

Fisher法在空气环境监测点位优化中的应用

将Fisher法应用于空气环境监测点位的优化。结果表明 ,该方法使用简便 ,避免了诸多人为因素 。

基于组合权重的Fisher最优分割法在水库汛期分期中的应用

针对Fisher最优分割法中多指标赋权仅考虑单一客观赋权法的不足,将基于信息论的熵权法和基于统计学原理的变异系数法、CRITIC赋权法引入到指标权重计算中,提出基于组合权重的Fisher最优分割法进行水库汛期分期。以水布垭水库为例,选取能反映洪水变化规律的旬平均流量、最大洪峰流量出现次数、旬最大一日洪量、旬最大三日洪量、旬最大七日洪量5个指标,采用基于组合权重的Fisher最优分割法进行汛期分期,并将分期结果与采用单一客观赋权法的分期结果进行对比分析,最后确定汛期分为3期最优,前汛期为5月1日至6月10日、主汛期为6月11日至7月31日、后汛期为8月1日至9月30日。研究结果表明:采用组合权重法确定权重既兼顾了熵权法、变异系数法、CRITIC赋权法的优势,又能直观地区分不同指标对汛期分期的影响程度,该方法适用于Fisher最优分割法中多指标权重的确定。

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。

应用Fisher判别法探讨血清酶对小儿心肌炎的诊断价值

为了更准确地评价血清磷酸肌酸激酶(CPK)、谷草转氨酶(GOT)、乳酸脱氢酶(LDH)这三种血清酶对小儿心肌炎的诊断价值,本文应用Fisher判别法。

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。

Fisher最优分割法在汛期分期中的应用

针对传统汛期分期多采用定性、统计分析方法,其结果往往带有不确定性的缺陷,介绍了Fisher最优分割法的基本原理和分割步骤。以海河流域密云水库为例,选取反映水库流域暴雨洪水季节性规律的5个指标,根据专家评判法给出各指标的权重系数,计算目标函数,进而进行汛期的分期计算。综合分析和合理性验证表明,该方法具有多指标聚类、满足时序性划分且能判断分几期较优等特点,较适用于汛期的定量分期研究。

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。

Fisher最优分割法在李仙江流域汛期分期中的应用

针对目前常用的汛期分期方法存在的主观性强、考虑因素单一和分期结果不确定等问题，提出利用Fisher最优分割法进行汛期分期。基于Fisher最优分割法的基本原理和应用步骤，以李仙江流域为例，选择反映汛期暴雨洪水特性的5个指标，将该流域的汛期划分成了4个分期，即前汛期为6月1日～6月30日，主汛期为7月1日～9月10日，过渡期为9月11日～10月31日，后汛期为11月1日～11月30日，并将Fisher最优分割法的汛期分期结果与数理统计法以及模糊集合分析法两种常用的汛期分期方法的分期结果进行比较。结果表明，Fisher最优分割法的分期结果不仅合理可信，而且相对于常用的汛期分期方法具有一定的优越性。

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。

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。

DNA序列分类的Fisher判别法

根据氨基酸分子中的极性性质 ,构建了 DNA序列所对应的 5维向量空间 ,然后对文献中给出的 A,B两类序列适当处理 ,提取特征 ,建立 Fisher判别函数 .应用上述判别函数对文献中给出的 182个 DNA序列进行了分类 。

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%。

基于Fisher判别法的P2P网络借贷平台信誉等级评价模型

P2P网络借贷是一种新兴的互联网金融,平台的信誉是影响投资者选择平台的主要影响因素之一。选取成交积分、人气积分、营收积分、分散积分、杠杆积分、透明度、品牌、流动性、收益积分9个影响因素作为判别平台等级预测的评价指标,同时对这9个评价指标做主成分分析,提取出3个主要成分,用Fisher判别法进行训练预测,建立了基于主成分分析的网络借贷平台信誉等级预测的Fisher判别模型。通过对"网贷之家"公布的37组平台数据作为训练样本数据集进行模型的训练,12组数据作为该预测模型的测试数据,进行网络借贷平台信誉等级的预测,同时通过其他预测模型预测结果的对比,验证了Fisher判别法在网络借贷平台信誉等级的预测中具有较低的误判率,其误判率仅为1/12。

基于Fisher判别分析的彩色图像水印算法

提出了一种在彩色图像的红绿蓝三基色分量中隐入数字水印的改进思路 ,该算法的水印嵌入模块简单 ,而且在水印复原阶段用 Fisher判别法能准确地抽取水印信号 ,实现水印盲复原 .实验结果也表明 。

薄差水淹层Fisher判别分析方法

油田进入高含水开发阶段,油层的物理性质发生了很大变化,其中薄差水淹层测井响应特征与中、高孔渗透率储层或厚油层存在明显差异,水淹层解释精度一直不能满足油田开发需要。从薄差层测井响应特征及其形成机制入手,分析其主要影响因素,提取有效特征参数。通过地层压力参数分析,明确了薄差层常出现地层压力异常增大现象及对水淹状态的平面区域控制作用,以压力特征参数对储层进行分类处理,从而提高了解释符合率。选择较为适当的Fisher判别方法建立水淹层判别模型,使薄差层测井解释符合率达到80%,较现用方法提高了10%。研究成果对老油田开发及解释技术研究都具有重要意义。

基于Fisher判别法的一种DNA序列分类方法

针对DNA序列分类的分属问题,提出采用Fisher判别法进行分类。根据氨基酸分子的性质,构建DNA序列对应的特征向量空间,然后对训练集中的A、B两类DNA序列提取特征,建立Fisher判别函数。应用该判别函数对测试集中的182个DNA序列进行分类实验,结果表明该方法具有很好的分类准确度。

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。