Fisher判别法

摘要： 包含专家经验知识的知识库对复杂测井解释评价有着重要作用,但测井解释知识库普遍存在自动调用准确度不高的问题.因此将KNN算法(K邻近法)与Fisher判别法相结合,提出了一种基于KNN-Fisher算法的测井解释知识库构建方法.该方法利用地区经验模型及专家经验参数等研究成果建立知识库,通过混合推理查找知识,对唯一确定的知识直接调用.如果存在多条知识,则利用KNN-Fisher判别法调用知识.方法具体流程如下:首先通过Fisher判别法建立知识模型,然后将需要调用知识的层组测井资料导入模型,再通过引入权重系数并利用质心点约束的K邻近法对知识进行判别调用,最终实现知识的自动调用.将该方法应用于南海西部海域油气田测井解释评价,结果表明,利用该方法自动获取到的知识与所在地层条件吻合,该方法可有效克服混合推理和KNN算法存在的不足,实现测井解释知识库的准确调用.

摘要： 分类判别问题在生活中是一个有着重要应用需求的问题.在现实生活中,我们希望能够准确快速地解决例如根据邮件内容或者发件地址来判断其是否属于垃圾邮件这类问题,往往需要利用历史数据来建立合理的分类器.因此本文重点介绍一种常见的判别分类方法——Fisher判别法,基于鸢尾花的公开数据集,根据鸢尾花的萼片长度和宽度,花瓣的长度和宽度,使用Fisher判别法对鸢尾花的类别归属进行判别分析,并利用SPSS软件对数据进行处理,最终解决了对鸢尾花的分类问题.

摘要： 对借款企业信用风险的评价是供应链金融模式开展的保障,也是供应链金融模式开展的保障.对此进行深入分析.首先,通过对该模式下农业中小企业的三种较为典型融资模式展开梳理;其次,将其中归纳出的存货质量情况等关键性指标用于信用风险评价体系的构建;最后借助主成分分析法和Fisher判别分析相结合的实证模型对研究的46家样本企业2019年度横截面数据进行信用风险水平的评价,为银行等金融机构防范和控制信用风险及其作出信贷决策提供理论参考.

摘要： 随着消费观念的逐渐改变,我国居民信用卡持卡率逐年攀升,但信用卡逾期问题却成为困扰大多数银行的一大问题.文章以客户过去两年是否为违约客户(Y)为因变量,以个人短期消费负债在总负债中的比率(X1)、年龄(X2)、30～59天逾期还款(X3)等8个指标为自变量构建判别函数,试图为个人信用风险评估指标体系的构建提供新的思路.

摘要： 基于鄂尔多斯盆地延安气田本溪组复杂地层不同的岩性、电性、物性及放射性等特征在测井响应上的差异,建立了目的层段测井岩性识别方法:引入决策树思想并与Fisher判别法结合的方法.单一测井曲线交会图无法对复杂地层岩性进行区分,引入决策树思想能够识别出煤、灰岩、砂岩、泥岩、铁铝岩;基于Fisher判别法对致密砂岩储层岩性进行精细识别,划分为含砾砂岩、中砂岩、细砂岩、泥质粉砂岩.将岩性识别成果与岩心实验测试、录井及解释成果进行对比,准确率达到92％,说明文中采用的测井岩性识别方法在目的层段具有很好地适用性,在复杂地层测井岩性识别中具有很好地推广价值.

摘要： 通过对石家庄市2007年—2019年出现的冰雹云和雷雨云雷达回波特征参量统计分析后,筛选出冰雹云雷达早期识别预警指标,采用直观对比法、综合概率判别法和Fisher判别法建立了冰雹云识别预警数学模型,并以此进行了历史回报检验和样本预报检验.结果 表明:基于3种判别法建立的冰雹云早期识别预警数学模型在业务中均具有应用价值,尤其是Fisher判别法在冰雹云识别的准确度、漏报率和空报率方面更具有一定的优越性,平均预警时长≥40 min.

摘要： 阿根廷圣豪尔赫盆地岩性复杂,主要发育砂岩、泥岩、凝灰质砂岩、凝灰质泥岩和凝灰岩等,岩性识别难度大。针对盆地白垩纪CR和MEC组储层,在统计5口井测井资料、井壁取心分析资料的基础上,以测井响应特征为方案选取原则,通过Fisher判别方法,对这两套储层岩性进行了分层、分方案快速自动识别。利用SP、GR、ILD、RHOB和DT曲线所得判别公式对CR组预测的岩性与井壁取心符合率达到90%,利用GR、LID、RHOB和DT所得判别公式对MEC组预测的岩性与井壁取心符合率达到86%,整体应用效果良好。

摘要： 针对旋转机械故障诊断知识获取困难的问题,将邻域粗糙集和Fisher(费舍)判别法相结合,对从故障数据库中提取决策规则的方法进行了研究.首先基于邻域粗糙集理论对转子故障的时域特征属性集进行属性约简,据此达到消除冗余属性的目的,然后再依据费舍判别法对故障数据集进行故障模式识别.通过处理转子实验台数据来对该方法进行的验证以及与传统方法进行的对比情况表明:本方法在节省数据存储空间的同时还具有能够获得较准确的故障分类决策规则能力.

摘要： 本文以29个财务指标与8个非财务指标为研究变量，使用fisher判别法建立了房地产上市公司危机发生前两年和前三年的ST预警模型，模型检验结果表明:T -3年加入非财务指标虽然没有提高模型的预测准确率，但是加人的非财务指标使模型更加完善，说明尝试是有意义的;T一2年加人非财务指标后模型的预测准确率由原先的93. 3%提高到96.7%。由此可见，在fishe:判别法下，加人非财务指标可以更准确的预测房地产行业的ST危机。

摘要： 气象灾害是全球的主要自然灾害之一,冰雹是能够造成气象灾害的一种,具有受灾面积广、损失程度大等特性,为时下的研究热点.本文依据气象雷达反射率图像的回波强度,提取雹云图像的特征数据;分析雹云图像和非雹云图像特征数据的差异性;利用一阶统计测度作为Fisher判别法的变量数据,构造判别模型.利用此模型对已有样本检测,可知雹云判别模型识别率为较高,且判别有较低的误差率.结果表明,通过气象雷达反射率图像的回波强度的一阶统计测度与Fisher判别相结合构造的雹云判别模型,具有较好的效果.

摘要： 气象灾害是全球的主要自然灾害之一,冰雹是能够造成气象灾害的一种,具有受灾面积广、损失程度大等特性,为时下的研究热点.本文依据气象雷达反射率图像的回波强度,提取雹云图像的特征数据;分析雹云图像和非雹云图像特征数据的差异性;利用一阶统计测度作为Fisher判别法的变量数据,构造判别模型.利用此模型对已有样本检测,可知雹云判别模型识别率为较高,且判别有较低的误差率.结果表明,通过气象雷达反射率图像的回波强度的一阶统计测度与Fisher判别相结合构造的雹云判别模型,具有较好的效果.

摘要： 气象灾害是全球的主要自然灾害之一,冰雹是能够造成气象灾害的一种,具有受灾面积广、损失程度大等特性,为时下的研究热点.本文依据气象雷达反射率图像的回波强度,提取雹云图像的特征数据;分析雹云图像和非雹云图像特征数据的差异性;利用一阶统计测度作为Fisher判别法的变量数据,构造判别模型.利用此模型对已有样本检测,可知雹云判别模型识别率为较高,且判别有较低的误差率.结果表明,通过气象雷达反射率图像的回波强度的一阶统计测度与Fisher判别相结合构造的雹云判别模型,具有较好的效果.

摘要： 气象灾害是全球的主要自然灾害之一,冰雹是能够造成气象灾害的一种,具有受灾面积广、损失程度大等特性,为时下的研究热点.本文依据气象雷达反射率图像的回波强度,提取雹云图像的特征数据;分析雹云图像和非雹云图像特征数据的差异性;利用一阶统计测度作为Fisher判别法的变量数据,构造判别模型.利用此模型对已有样本检测,可知雹云判别模型识别率为较高,且判别有较低的误差率.结果表明,通过气象雷达反射率图像的回波强度的一阶统计测度与Fisher判别相结合构造的雹云判别模型,具有较好的效果.

摘要： 针对交叉口进口道交通状态的模糊性和不确定性，在综合考虑影响进口道交通状态因子的基础上，选取到达率、排队长度、信号周期、饱和度和车道教为预测交叉口进口道交通状态的影响因子。采用判剐分析法中的Fisher　判别法，利用调查得到的样本数据建立了交叉口进口道交通状态预测模型，并用调查得到的验证样本进行验证，结果表明利用Fisher判别法能够有效的进行交叉口进口道交通状态的预测。

摘要： 针对交叉口进口道交通状态的模糊性和不确定性，在综合考虑影响进口道交通状态因子的基础上，选取到达率、排队长度、信号周期、饱和度和车道教为预测交叉口进口道交通状态的影响因子。采用判剐分析法中的Fisher　判别法，利用调查得到的样本数据建立了交叉口进口道交通状态预测模型，并用调查得到的验证样本进行验证，结果表明利用Fisher判别法能够有效的进行交叉口进口道交通状态的预测。

摘要： 针对交叉口进口道交通状态的模糊性和不确定性，在综合考虑影响进口道交通状态因子的基础上，选取到达率、排队长度、信号周期、饱和度和车道教为预测交叉口进口道交通状态的影响因子。采用判剐分析法中的Fisher　判别法，利用调查得到的样本数据建立了交叉口进口道交通状态预测模型，并用调查得到的验证样本进行验证，结果表明利用Fisher判别法能够有效的进行交叉口进口道交通状态的预测。

摘要： 针对交叉口进口道交通状态的模糊性和不确定性，在综合考虑影响进口道交通状态因子的基础上，选取到达率、排队长度、信号周期、饱和度和车道教为预测交叉口进口道交通状态的影响因子。采用判剐分析法中的Fisher　判别法，利用调查得到的样本数据建立了交叉口进口道交通状态预测模型，并用调查得到的验证样本进行验证，结果表明利用Fisher判别法能够有效的进行交叉口进口道交通状态的预测。

摘要： 针对交叉口进口道交通状态的模糊性和不确定性，在综合考虑影响进口道交通状态因子的基础上，选取到达率、排队长度、信号周期、饱和度和车道教为预测交叉口进口道交通状态的影响因子。采用判剐分析法中的Fisher　判别法，利用调查得到的样本数据建立了交叉口进口道交通状态预测模型，并用调查得到的验证样本进行验证，结果表明利用Fisher判别法能够有效的进行交叉口进口道交通状态的预测。

摘要： 本发明涉及一种基于油品荧光特性Fisher判别法判别海上溢油种类的方法，具体涉及一种基于油品荧光特性应用Fisher判别法快速区分燃料油、中东原油和非中东原油，属于海洋环境污染监测与治理领域。本发明利用Fisher判别方法进行快速鉴别海上溢油的中东原油、非中东原油和燃料油的方法，通过实验优化出三个荧光特征波长，并以检测油样的荧光强度作为建模的参数，从而获得鉴别中东原油、非中东原油和燃料油多种油品的量化公式，借用实际样品进行判别公式的准确性诊断，该方法量化的结果对于鉴别油品的种类准确率较高，克服了目前定性鉴别海上溢油油种、原油产地的缺陷，并为研发时、快速鉴别油品种类提供了理论依据。

摘要： 本发明公开了一种基于Fisher判别分类法的断路器故障诊断方法，一、根据断路器合闸线圈电流参数与时间参数特征值构造特征空间，将断路器故障状态分类；二、通过在不同故障状态下的断路器合闸线圈电流和时间参数特征值数据得到基于Fisher判别分类法的断路器故障诊断的典则判别函数模型；三、将建立Fisher典则判别函数模型的样本数据代入到已建立的模型中，判断已建立模型的准确性，若准确率低于设定值，则回到步骤二，通过提取更多数量的典则判别函数重新建立典则判别函数模型；四、将基于Fisher判别分类法的断路器故障诊断的典则判别函数模型应用于实际断路器故障诊断。本发明对断路器故障诊断准确性高。

摘要： 本发明公开了一种基于稀疏张量的人体行为识别方法，该方法包括以下步骤：获取人体行为剪影序列构建样本，每个样本用三阶张量表示；使用稀疏张量局部Fisher判别分析训练出稀疏投影矩阵组；用求得的稀疏投影矩阵组把训练样本和待测样本投影到张量子空间；计算出待测样本和训练样本之间的相似度，构造基于张量距离的最近邻分类器对低维空间的待测样本进行识别。本发明的张量局部Fisher判别分析算法把求特征值、特征向量的问题转化为一系列的线性回归问题，不但满足了张量局部Fisher判别分析的目标，而且保证了得到的投影矩阵的稀疏性。

摘要： 本发明提供一种基于小波核局部Fisher判别分析的高光谱影像分类方法，涉及高光谱图像技术领域。该方法首先读入高光谱数据作为样本数据，并对样本数据集进行归一化；采用小波核函数将数据从低维原始空间映射到高维特征空间；利用局部Fisher判别分析方法对样本数据进行特征提取；将降维后的数据集划分为训练数据和测试数据，将训练数据输入SVM分类器获得最优参数值；将测试数据输入分类器得到分类结果；对分类结果进行分析和精度评价。本发明提供的基于小波核局部Fisher判别分析的高光谱影像分类方法，获得了很好的分类效果，可应用于农业监测、环境管理、灾害评估、矿物填图等领域。

摘要： 本发明涉及一种基于油品荧光特性Fisher判别法判别海上溢油种类的方法，具体涉及一种基于油品荧光特性应用Fisher判别法快速区分燃料油、中东原油和非中东原油，属于海洋环境污染监测与治理领域。本发明利用Fisher判别方法进行快速鉴别海上溢油的中东原油、非中东原油和燃料油的方法，通过实验优化出三个荧光特征波长，并以检测油样的荧光强度作为建模的参数，从而获得鉴别中东原油、非中东原油和燃料油多种油品的量化公式，借用实际样品进行判别公式的准确性诊断，该方法量化的结果对于鉴别油品的种类准确率较高，克服了目前定性鉴别海上溢油油种、原油产地的缺陷，并为研发时、快速鉴别油品种类提供了理论依据。

摘要： 本发明公开了一种基于Fisher判别法的室内POI的显著度评价方法，通过确定POI显著度影响因素，并对采集的样本数据进行语义量化以及标准化处理，生成样本数据集；然后利用Fisher判别分析法解算POI显著度样本数据，得到POI的空间位置、知名度，相对规模和独特性各个影响因素的权重系数，从而确定POI显著度的评价判别函数，并使用评价判别函数对待测样本进行评价判别。本发明能够适应于不同的室内场景，评价准确率高，对推动室内定位导航服务的发展具有重要的意义。

摘要： 本发明公开了一种基于Fisher判别分类法的断路器故障诊断方法，一、根据断路器合闸线圈电流参数与时间参数特征值构造特征空间，将断路器故障状态分类；二、通过在不同故障状态下的断路器合闸线圈电流和时间参数特征值数据得到基于Fisher判别分类法的断路器故障诊断的典则判别函数模型；三、将建立Fisher典则判别函数模型的样本数据代入到已建立的模型中，判断已建立模型的准确性，若准确率低于设定值，则回到步骤二，通过提取更多数量的典则判别函数重新建立典则判别函数模型；四、将基于Fisher判别分类法的断路器故障诊断的典则判别函数模型应用于实际断路器故障诊断。本发明对断路器故障诊断准确性高。

摘要： 一种基于保类内核Fisher判别法的说话人辨别实现方法，包括以下步骤：①语音信号的预处理；②特征参数提取：语音信号完成分帧处理和端点检测后，提取梅尔倒谱参数作为说话人特征向量；③说话人辨别模型构建；④模型最佳投影向量计算：采用LWFD方法的最优解，计算得到最佳投影向量组；⑤说话人辨别：依最优投影分类向量Φ将原数据xi投影为yi∈Rr(1≤r≤d)，其中r是削减后的维度，原c类数据空间的最佳分类投影维度为c－1，之后求取每一类投影后数据的中心值并规范化，将待分类数据投影到子空间并规范化后，计算其与子空间中的每一类数据中心点的欧氏距离，最近者判为识别结果。本发明识别率高、模型构建简单、具有良好的快速性。

摘要： 本发明属于石油天然气勘探与开发技术领域，公开了一种基于交会图与Fisher判别的复杂岩性自动判别方法，以岩心资料岩性判别数据为母本，建立岩心判别的岩性与对应测井曲线数据的联系，以测井曲线数据为学习样本，建立交会图与Fisher判别相融合的岩性自动判别模式，利用该模式对大量的测井曲线进行判别，自动判别所有井的岩性。本发明方法原理明确，结果准确，主要是针对发育多种岩性类型的复杂岩性判别提出的，适于广大具有测井资料的地下复杂地质体的岩性判别，特别适用于具有4种以上岩性的复杂情况下的岩性自动判别，可以极大提高效率和判别准确程度。

摘要： 本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种基于横向联邦学习的Fisher线性判别器建模方法，包括：选定协调方，分别计算本地数据两个类别样本和；全部参与方生成随机数向量；计算向量和与随机数向量的和发送给协调方；协调方计算两类样本数据的特征值向量的平均值向量发送给各个参与方；参与方Pk各自计算类间散布矩阵；重新生成随机数向量；参与方各自计算类间散布矩阵和随机数向量的和发送给协调方；协调方计算处特征根发送给各个参与方，参与方根据特征根建立Fisher线性判别器模型。本发明的有益技术效果包括：采用基于横向联邦学习的训练方法，参与方不用对外泄露原始数据，在保护数据隐私的同时，提高模型训练的精度。