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线性判别分析(LDA) 作为一种经典的特征提取方法被广泛地加以研究和运用, 然而LDA作为全局判别准则在一定程度上忽视了样本空间的局部结构和局部信息. 为此, 通过引入局部加权均值(LWM)并结合最大
通过分析经典稀疏视觉跟踪算法在粒子滤波框架下的采样粒子分布与运动目标真实状态的差异，提出了一个基于在线判别分析的改进稀疏视觉跟踪算法。该跟踪算法通过在线逻辑斯蒂判别分析模型及其更新过程，自主获取运动目
为了提高煤炭自燃危险性预测精度,提出了基于KPCA-Fisher判别分析的煤炭自燃预测模型。利用核主成分分析法(KPCA)对相关程度较高的特征指标进行非线性特征提取,将提取出的主成分作为Fisher判
为了从理论上对煤层底板突水问题进行分析,选取对底板突水影响最大的有无含水层、水压、隔水层厚度、底板采动破坏深度及断层落差等作为基本判别因子,选取国内15个有代表性的采煤工作面底板突水资料作为训练样本,
基于Bayes判别分析方法的基本思想,建立了煤层注水难易程度的Bayes判别分析模型。该模型选用煤层的埋藏深度、裂隙发育程度、孔隙率、湿润边角、饱和水分增值和坚固性系数6个指标作为判别因子,将煤层注水
基于Fisher判别理论建立了煤巷围岩分类的Fisher判别分析(FDA)模型。选取巷道埋深、巷道跨度、采动影响系数,围岩强度、松动圈厚度和节理发育情况6个指标因子作为FDA模型的预测指标体系,以实测
针对隧道围岩分类问题,基于Fisher判别分析理论,选用岩石质量指标、完整性指数、饱和单轴抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面摩擦因数等6个指标作为判别因子,以30组隧洞围岩数据作为学习样本进行训
为了更加准确的预测煤与瓦斯突出的危险性,基于距离判别分析理论,选取电磁辐射预测指标(电磁辐射强度E和脉冲数N)和常规指标R指标、钻孔瓦斯涌出初速度q及钻屑量S作为判别因子,选取演马庄矿某掘进工作面20
指定生成并保存在数据文件中的新变量 Descriminant过程可以在数据文件中建立新变量通过"Save New Vaiables"子对话框进行选择 在主对话框中单击Save按钮展
基于主成分分析和支持向量机的矿井水源判别，邱梅，施龙青，针对传统支持向量机法判别矿井水源准确率较低的问题，本文选取7种水化学成分指标作为矿井水源判别的指标，采用主成分分析(PCA)和支
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