基于Fisher线性判别模型的文本特征选择算法

在采用向量空间模型表示方法的文本分类系统中,维数约简是必要的步骤,特征选择方法由于计算复杂度较低而被广泛采用。本文基于Fisher线性判别模型提出了一种新的文本特征选择算法,将其求解过程转换为一个特征项优化组合的问题,避免了复杂的矩阵变换运算。实验表明,该方法与信息增益、卡方统计方法比较,具有较明显的优势。

非平衡数据集Fisher线性判别模型

非平衡数据是指两类问题中正类样本与负类样本个数不相等,甚至相比悬殊.非平衡数据集会导致许多分类器的性能下降,这与分类器的构造原理有关.本文首先阐述了Fisher线性判别的分类机制,指出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.在此基础上,提出了一种加权Fisher线性判别(WFLD),以减小样本不平衡的影响.然后,从UCI中选择了8个非平衡数据集,并采用ROC曲线下面积作为评估指标进行比较,实验结果证明了WFLD模型的有效性.

改进Fisher判别法的突水水源快速判别模型

为快速有效地判别矿井突水水源位置,预防水害事故的发生,根据平煤五矿实际水文地质特征,针对砂岩、太灰和寒灰含水层水质差异性,收集34组水样资料,并选取K^(+)+Na^(+)、Ca^(2+)、Mg^(2+)、SO_(4)^(2-)、Cl^(-)、HCO_(3)^(-)六大常规水化学离子作为判别因子,开展水化学特征分析;结合PCA降维统计算法,建立改进的Fisher水源判别模型,并利用待测样本对比改进前后Fisher模型的判别结果,同时将训练样本回代到改进模型中进行验证。结果表明,根据水化学类型无法准确区分寒灰水与太灰水;利用改进Fisher判别模型测试10组待测样本,判别准确率为100%,相较于基础Fisher模型,准确率提高了20%,应用改进Fisher判别模型可大幅提升水源识别准确率;已知训练样本的回代结果显示,改进Fisher判别结果与实际情况基本吻合。通过2种模型的对比分析,采用改进Fisher模型进行矿井水源识别准确率及可靠性高,具有一定研究价值,可为矿井水源识别提供新的思路。

室内POI显著度评价的Fisher判别法模型

随着社会经济的快速发展,大型建筑物内部结构越来越复杂,室内空间的位置服务愈显重要。地标作为室内空间中的基础要素,能够帮助人们在室内认清方向和定位。但是,现有的室内地标的选取方式大多牵引于室外准则,未考虑室内POI独有的特点,导致所选取出的地标与用户的认知不匹配。针对这一问题,本文在室内空间POI显著度影响因素探究试验基础上,采用Fisher判别法(FDA)对试验数据进行语义信息量化、构建模型、模型回判和交叉互判处理,确定了室内POI显著度评价模型,并用于室内地标的提取。结果表明,建立的判别模型对室内POI显著度的判别和分级效果显著,选取出的地标能够与用户认知结果相一致。

基于Fisher判别分析可分性信息融合的马铃薯VC含量高光谱检测方法

为提高马铃薯VC含量检测结果的准确性和可靠性,提出一种基于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)可分性数据融合的检测模型输入变量构建方法。首先,利用高光谱成像技术采集200个马铃薯的高光谱信息,通过对比6种预处理方法和原始数据的建模结果,确定多元散射校正为光谱数据的预处理方法;其次,采用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)及CARS-SPA组合算法3种方法提取相应特征波长,通过对比分析最终确定34个有效特征波长;然后,将有效特征波长进行FDA可分性数据融合,根据融合的新变量对样本间差异性判别能力的大小进行筛选,确定构建检测模型的输入变量;最后,分别对FDA融合前后筛选的变量建立偏最小二乘模型和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型,并对检测结果进行对比分析。结果表明,将CARS算法提取的34个特征波长进行FDA融合,采用前3个融合变量作为构建检测模型的输入变量时,其所建BPNN模型的相关系数由0.9726提高至0.9990,均方根误差由0.7723降低至0.1727,不仅能够极大地降低数据分析维度,而且能够提高检测结果的准确性。因此,基于FDA可分性数据融合构建检测模型输入变量可以提高马铃薯VC含量检测结果的准确性。

基于三维多分辨率模型与Fisher线性判别的人脸识别方法

提出了一种不同姿态和光照条件下的人脸识别方法 ,将三维多分辨率模型与Fisher线性判别结合起来 .为了排除光照、姿态对人脸识别的影响 ,利用重采样技术构造了三维多分辨率模型 ,更快、更精确地提取人脸特征 ;同时结合Fisher线性判别 ,充分利用不同条件下的二维人脸图像信息 ,更有效地排除光照、姿态的影响 .实验表明 ,三维多分辨率模型与Fisher线性判别相结合能够很好地适应外部条件的变化 ,提高了人脸识别的速度和效率 .

基于Fisher线性判别分析方法的卷烟主流烟气质量预测模型构建

为建立卷烟主流烟气质量判别方法,采用Fisher线性判别分析理论对30种中国市售成品卷烟的16个参数作为判别因子,提出了一氧化碳、焦油量和烟气烟碱量3个判别函数,建立了Fisher判别模型。经验证,该模型回代误判率0,检验计算预测精度100%。

急倾斜煤层顶煤可放性分类预测的Fisher判别分析模型及应用

基于Fisher判别理论建立了急倾斜煤层顶煤可放性分类的Fisher判别分析模型.选取老顶、直接顶、底板、瓦斯、采深、倾角、煤层厚度、坚固性系数、夹矸等9项指标作为Fisher判别分析模型的分类判别指标.利用国内矿区急倾斜煤层可放性分类实例数据作为训练样本进行训练,建立顶煤可放性分类的Fisher判别分析模型,求得判别函数.用建立的模型对5个矿山的急倾斜煤层顶煤可放性进行分类预测,结果与实际情况符合良好.

基于Fisher线性判别分析的语音信号端点检测方法

传统的语音端点检测方法对辅音,特别是受到噪声污染的清音部分与背景噪声之间分离能力不足。针对上述问题,该文提出一种基于Fisher线性判别分析的梅尔频率倒谱系数(F-MFCC)端点检测方法。将清音信号和背景噪声视为两类分类问题,采用Fisher准则求解具有判别信息的最佳投影方向,使得投影后的特征参数具有最小类内散度和最大类间散度,从而增大清音与背景噪声的可分离性。在不同语音库上的实验结果表明,F-MFCC能够在不同信噪比和背景噪声条件下提高语音端点检测的准确率。

基于核Fisher判别分析方法的非线性统计过程监控与故障诊断

化工过程中大量的生产数据反应了生产过程的内在变化和系统的运行状况,基于数据驱动的统计方法可以有效地对生产过程进行监控。对于复杂的化工和生化过程,其过程变量之间的相关关系往往具有很强的非线性特性,传统的线性统计过程监控方法显得无能为力。本文提出了基于核Fisher判别分析的非线性统计过程监控方法,首先利用非线性核函数将数据从原始空间映射到高维空间,在高维空间中利用线性的Fisher判别分析方法提取数据最优的Fisher特征矢量和判别矢量来实现过程监控与故障诊断,能有效地捕获过程变量之间的非线性关系,通过对流化催化裂化(FCCU)过程的仿真表明该方法的有效性。

基于改进的PCA算法和Fisher线性判别的人脸识别技术

通过对主成分分析法(PCA)的数学公式进行改进,使其具有灰度归一化操作能力,从而克服光照对目标的影响,再将改进后的主成分分析法和F isher线性判别分析方法组合起来用于人脸识别,在ORL人脸数据库上进行了实验,取得了满意的识别效果.

形位误差非线性模型的统一判别准则与算法

本文基于不可微优化理论，建立了形位误差统一判别准则。该准则的必要条件同样也适用于计算机判别。而后，利用极大熵函数，构造了形位误差评定的有效统一算法。该算法简单，易于使用，评定精度高。

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。

基于二维Fisher线性判别的掌纹识别方法

在Fisher线性判别(FLD)中,类内离散矩阵总是奇异的。为了解决矩阵的奇异性问题,应用一种新的二维Fisher线性判别(2DFLD)直接进行矩阵投影。对于PolyU掌纹图像库,分别用PCA,PCA+FLD和2DFLD提取特征掌纹子空间,将待识别图像投影到低维子空间上,用余弦距离进行掌纹匹配。实验结果表明,与PCA相比,PCA+FLD的识别率最多提高1.18%。2DFLD识别率最高达到99.34%,比PCA+FLD提高7.61%,特征提取仅耗时0.047s。

Fisher线性判别函数在基于COGs分类的基因组间距离研究中的应用

利用全基因组信息构建系统发育树 .基于COGs类 ,对每一个基因组的每一个基因 ,都用一个 17维的向量来描述其编码蛋白隶属于 17个COGs类的程度 ;而与一个基因组的所有基因相对应的那些矢量就组成一个集合 .接着 ,利用Fisher线性判别函数 ,寻找一组最优化的权重因子 ;在此基础上利用Fisher线性变换将上述各集合中每一个矢量进行线性变换 .使得经Fisher线性变换后 17个COGs类对基因组进化的重要程度得到更准确的反映 .最后 ,用进行变换后的矢量组成的集合间的距离代替基因组之间的距离 .使用这种方法 ,分别用 38个和 4 3个基因组做的进化树都支持了Woese的三界理论 .该方法克服了其他基于全基因组信息构建系统发育树方法难以对大小相差很大的基因组进行比较的问题 。

北山花岗岩区微震事件的Fisher判别模型

应用微震监测系统,对北山坑探设施开挖过程进行实时监测。为研究北山花岗岩区微震事件的判别方法,采用Fisher判别分析法,选取地震力矩、微震能量、微震体变势、静应力降和视应力等5个震源参数作为判别因子,综合考虑各震源参数的差异性,建立爆破和微震事件Fisher判别模型,并对该模型进行检验。结果表明:总体判别正确率为86.3%,其中爆破组监测数据正确判别率达100%,微震组监测数据的正确判别率为76.4%,判别结果与事件实际基本相符。该模型简便易行,正确率较高,能够对北山花岗岩区爆破和微震事件进行有效地识别。

我国上市公司财务危机预警实证研究——基于主成分分析模型、线性判别模型和逻辑回归模型的比较分析

以我国上市公司为研究对象，根据行业分类和总资产规模（相差在5％以内）选取了2001～2002年被ST的公司和正常公司各28家作为训练样本，2004年被趼的公司和正常公司各28家作为检验样本，运用3种独立的建模方法，分别建立了我国上市公司的主成分分析预警模型、线性判别预警模型和逻辑回归预警模型。通过模型比较发现，逻辑回归模型的效果要优于另外两种模型。具有较高的判别准确率。实证研究表明，这种预警模型适用于各个行业，对中国企业的财务危机的预测与防范能起到一定的作用。

上市公司财务困境预测的Fisher判别分析模型

文章运用统计方法选取有效建模变量,建立了Fisher判别分析预测模型,对我国上市公司财务困境进行了预测。研究结果表明该模型具有良好的预测精度,可以作为证券投资者和分析人员使用的一种有效的财务困境预测工具。

基于Fisher判别分析法的潜在滑坡判识模型及其应用

针对古(老)滑坡,选取地貌特征(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个指标作为潜在滑坡的判识指标,然后依据Fisher判别分析的理论和方法,建立了潜在滑坡的Fisher判识模型。实例分析结果表明,Fisher判别方法预测准确率高达100%,回判估计的误判率仅为5%,是一种有效的潜在滑坡判识方法。

基于Fisher判别分析的企业信用评价模型

本文以100家上市公司综合财务数据为样本数据,采用主成分分析和Fisher判别分析方法,建立模型,对企业的信用风险进行分析评价,为债权人、投资者和交易方提供决策依据。