陶瓷原料分类的Bayes判别分析法

将Bayes判别分析法应用于陶瓷原料分类中,建立了陶瓷原料分类识别的Bayes判别分析模型。模型选用陶瓷原料的9种化学成分作为分类识别的判别因子;将陶瓷原料分为4个类别并作为Bayes判别分析的4个正态总体;以陶瓷原料样本实测数据作为训练样本,建立Bayes线性判别函数;以Bayes线性判别函数计算待判样品的Bayes判别函数值,以最大值对应的总体作为样品所归属的总体;最后以回代法对判别准则进行评价以检验模型的优良性。实例研究表明,Bayes判别分析模型回判估计误判率为0,因而是陶瓷原料分类识别的一种有效方法,可在生产实际中应用和推广。

陶瓷原料分类的距离判别分析法

将距离判别分析法应用于陶瓷原料分类中,建立陶瓷原料分类的距离判别分析模型。模型选用陶瓷原料的9种化学成分作为距离判别分析模型的判别因子。将陶瓷原料分为4个类别并作为距离判别分析的4个正态总体,以陶瓷原料样本实测数据作为训练样本,建立相应线性判别函数对待判样本进行分类。研究结果表明,距离判别分析模型分类性能良好,回判估计的误判率为0,可以在生产实际中推广应用。

逐步判别分析法在陶瓷原料分类中的应用

在陶瓷原料分类中,陶瓷原料的9种化学成分(SiO2,Al2O3,Fe2O3,CaO,MgO,K2O,Na2O,TiO,和I.L)是最直接、容易精确测量和控制的常用的特征参数。本文通过逐步判别分析法优选SiO2,Fe2O3,CaO三个作用比较显著的参数建立21个训练样本的逐步判别分析模型,并对10个待判样本进行分类,得出分类结果。通过回判率检验结果表明,判别函数模型效果显著,误判率为0,可以在生产实际中推广应用。