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  • 简介:在认定样品血样的指标满足正态性和方差齐性条件下,对癌患者组与对照组观测值通过逐步判别分析筛选出鉴别能力较强的少数几个指标,并用分类判别分析建立线性判别模型,可以根据某人已经测量的血样数据,来诊断是否得了某种疾病.

  • 标签: 判别函数 回判 预报
  • 简介:本文构造了一些线性规划问题来探讨多重最优解的判别准则;补充了现行文献中关于多重最优解判别准则描述的不足,并指出多重最优解判别准则在出现退化解时可能失效的例外情况.

  • 标签: 线性规划 多重最优解 判别准则
  • 简介:将模式识别领域的经典算法——Fisher线性判别应用于Am-Be中子源混合场特定能量段的中子/伽马粒子甄别研究。液闪探测器由Ф0mm×50mm的BC501A液闪和R329型光电倍增管组成,探测器距Am-Be源80cm放置,用泰科公司的DPO7104型示波器数字化采集探测器信号。结果表明,Fisher线性判别以获得高甄别品质因子为准则来构建投影向量,其甄别结果优于以向量投影法为代表的投影类波形甄别方法。

  • 标签: FISHER线性判别 中子/伽马波形甄别 数字化采集 向量投影
  • 简介:摘要目的基于经会阴超声(TPUS)实时扫描技术和线性判别分析(LDA)法,定性分析并自动判别前列腺癌放疗分次内运动模式,为个体化精确放疗奠定基础。方法应用TPUS技术记录了61例前列腺癌患者共1265个分次近百万个实时监测数据,划分为稳定型、波浪型、小偏执型、银叉型、回归型、大偏执型和稽留型运动模式。对运动轨迹量化并提取特征参数,通过LDA法建立判别方程式,评估训练集和测试集的判别效果。结果平均每位患者存在4种不同的运动模式,不稳定型占(35.00±21.49)%。随着治疗次数的增加,运动轨迹并未表现出越来越稳定的趋势,不同模式的出现极不规则。构建的线性判别模型对训练集和测试集的判别准确率分别为90.4%和89.5%,敏感性和特异性分别为84.9%和91.1%。结论前列腺癌患者分次内运动模式多样且随机,具有不可预测的特点。LDA法可以有效地对分次内运动模式进行判别,同时在治疗过程中利用判别方程和中心坐标实现对未知样本的自动鉴别。

  • 标签: 线性判别模型 实时超声图像引导技术 前列腺癌 分次内运动模式
  • 简介:线性规划几种多余约束条件的判别法符秀华在求解线性规划问题的过程中,常常遇到下面这种情况:原规划不是标准形式,通过引入松驰变量,先把它化成标准形式,再用单纯形法求出这个标准形式的最优解,然后,在最优解中去掉松驰变量,剩下的即为原规划的最优解。在上述过程...

  • 标签: 判别法 约束条件 单纯形法 常数项 可行域 文戈
  • 简介:随着人脸识别、计算机网络信息技术以及嵌入式等技术的提高与发展,人们逐渐体会到科技给生活带来了很多便利和益处。本论文所提出的系统设计是通过摄像头采集人脸图像,在后台应用系统完成人脸图像判别,然后将判别结果发给单片机发送命令来控制门禁。软件上首先利用主成成分分析做相应的预处理,然后线性判别分析提取特征向量,利用所求得的特征矩阵对于参与训练的人脸图像和需要测试的人脸图像进行处理,最后采用最近邻分类器进行识别。

  • 标签: 线性判别分析 主成成分分析 门禁系统
  • 简介:<正>一、引言统计预测是以实际统计调查资料为基础,根据事物的内在联系及其发展趋势,运用适当的数学模型(预测模型),预测所研究的现象在一定时期内或一定条件下可能达到的水平。在社会经济活动中,许多变量y的变化随着其影响因素x(一元或多元)不同,呈现出不同的规律性,这里x可能是时间变量,

  • 标签: 非线性预测模型 非线性模型 统计预测 线性化处理 最小二乘法 参数估计
  • 简介:人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景。给出了一种基于PCA和LDA方法的人脸识别系统的实现。首先该算法采用奇异值分解技术提取主成分,然后用Fisher线性判别分析技术来提取最终特征,最后将测试图像的投影与每一训练图像的投影相比较,与测试图像最接近的训练图像被系统识别出,图像的比较采用了欧几里德距离,仿真结果表明了该方法的有效性。

  • 标签: 人脸识别 主成分分析 奇异值分解 FISHER线性判别分析
  • 简介:研究了线性等式约束下线性模型中BLu估计关于协方差的稳健性,得到了在协方差发生变化时,条件可估函数c’β的条件BLU估计具有稳健性的充要条件.

  • 标签: 线性等式约束 BLU估计 条件可估函数 稳健性
  • 简介:新疆旅游网站中存在大量页面本身为空或页面为导航页面、新闻动态及政策法规等用户关注度相对较低的页面。而用户在使用搜索引擎进行旅游信息查询时,这些页面却经常显示在搜索结果的前面,从而带来用户获取信息不畅、用户体验差等问题。为解决上述问题,提出基于支持向量机(SVM)原理构建旅游网站自动判别模型的方法,并结合9000张训练样本语料和3000张测试样本语料,对该模型进行测试研究。结果表明,基于该模型构建的分类器,具有良好的判别效果。当特征词超过120个,该模型的准确率、召回率及F1值均趋于收敛,达到98%。

  • 标签: 旅游网站 搜索引擎 自动判别 支持向量机
  • 简介:摘要:广义线性模型是监督学习中常用的模型,其中最小二乘法模型、岭回归模型、Lasso模型是广义线性模型中非常重要的模型,本文首先从原理及数学表示方面介绍了以上3种模型的特点,然后介绍了模型在Scikit-learn中的应用,最后介绍了3种模型的优缺点以及应用场景。

  • 标签: 监督学习 广义线性模型 回归方法
  • 简介:膨胀土分类对于工程建设非常重要。本文将非线性主成分分析和聚类分析方法应用于膨胀土分类问题中,建立了膨胀土分类的非线性主成分一聚类和判别模型,选用黏粒含量、粉粒含量、液限和塑性指数4项指标作为聚类和判别指标,以膨胀土实测数据进行分类和判别。研究结果表明:非线性主成分一聚类和判别模型分类和判别性能良好,预测精度高,交叉确认估计的误判率很低,是膨胀土分类的一种有效方法,可以在实际工程中进行推广。

  • 标签: 膨胀土 非线性主成分分析 聚类分析 分类 判别
  • 简介:湿地生态系统退化的临界状态判别是湿地风险评价的重要内容,也是实施湿地生态系统健康有效管理与保护的重要前提。以中国北方半干旱地区天然内陆湿地——卧龙湖为例,在综合考虑湿地退化指标的基础上,选择水质、蓄水量、生物多样性和生态脆弱性等典型参数指标建立了湿地生态系统退化状态判别的尖点突变模型。研究表明湿地生态系统的退化过程与突变理论的基本特征相符,模型拟合结果较好地反映了卧龙湖湿地退化状态。通过对卧龙湖湿地1994-2009年的数据模拟,结果表明:1994-2001年间卧龙湖湿地生态系统处于较健康的状态,而2002年的判别结果显示卧龙湖湿地处于退化突变状态,即湿地退化导致了生态系统相当程度的损害。研究还表明,卧龙湖湿地生态水量的减少和水环境质量的降低是导致湿地退化的重要因素。为了保护湿地生态系统的健康,防止卧龙湖湿地生态系统退化的发生,应在科学配置区域水资源的同时合理调整区域的产业结构,提高农村污水处理率。

  • 标签: 突变理论 尖点模型 退化 卧龙湖湿地
  • 简介:利用透视对应链的观点建立双目定位的非线性模型,该模型参数实际含义清楚明了,表达式直观准确,数据计算简单流畅,具有很强的创新性。

  • 标签: 双目视别 射影对应 透视 空间定位
  • 简介:详细介绍了六种典型的滞后非线性模型,包括:干摩擦理想模型、双线性模型、Davidenkov模型、Boue-Wen模型、迹法模型及Bingham模型。首先说明了这些模型的由来、表达式及原理,然后分析了这些模型的优缺点和应用范围。此外,还对各种典型模型的改进情况和最新的研究进展进行了较详细的综述,最后总结了滞后非线性模型的研究现状及将来的发展趋势。

  • 标签: 滞后非线性 数学建模 迹法模型 BOUC-WEN模型 Bingham模型
  • 简介:基于平衡损失的思想和最小二乘统一理论,对带线性约束的一般线性模型提出了一种全面度量估计优良性的标准.给出了此标准下模型中回归系数线性函数的约束广义平衡LS估计,并得到了约束广义平衡LS估计唯一性的一个充分条件.

  • 标签: 线性模型 平衡损失函数 约束广义平衡LS估计