慎用逐步差别分析的SAS程序设计

本将用建立慢重肝预后模型的过程，指出使用逐步判别分析的SAS程序设计存在的问题，并给出任何条件下都可实现的逐步Fisher判别模型。     

逐步判别法在产能预测中的应用

油水层识别是测井解释工作的主要研究任务之一。找到油气层以后,为避免盲目射孔带来的无效射孔,产能预测成为测井解释技术的关键环节。与Fisher判别法、Bayes判别法相比,利用逐步判别法进行产能预测也有一定的优势。本文建立产能预测模型的＂储层基础数据＂和＂油水层数据＂是来自大庆外围庆新油田的经压裂改造过的低孔渗储层,也含有一些中低孔渗自然求产的储层,利用逐步判别法对其进行产能预测。     

判别分析的错判损失

对回代正确率作了推广,提出了判别模型损失的概念,并以判别模型的损失为标准来衡量判别模型的好坏。     

基于生成对抗网络的步态特征提取与识别

提出了一种基于生成对抗网络的步态特征提取与识别算法.以CASIA-B数据集的步态图像为研究对象, 对不同视角、不同衣着或手持物的 GEI 特征进行分析.在54°, 90°, 126° 3种典型角度下对网络模型的性能进行分析, 发现模型的识别性能随着视角跨度增大而逐渐降低, 当视角为90°时网络模型达到最高的识别准确率....     

Logistic回归在判别分析中的新用法

在非线性回归模型中,当响应变量为分类变量尤其是二分类变量时所采用的Logistic回归模型是一个很有应用前景的模型。它可以克服线性回归的一些缺点,提高判别分析的效率。通过分析Logistic回归应用于判别分析的特点提出采用二次判别法来提高判别效率,最后通过实际案例验证了所提做法的有效性。     

多组逐步判别分析在矿井水源判别中的应用

探讨了四个突水含水层水文地球化学特征差异及原因.在此基础上,运用了模糊识别模式、逐步判别分析等方法建立了突水含水层水源判别模式.其研究成果对矿区突水水源判别和防治水工作具有一定的实用价值及参考意义.     

元音识别的几种分类模型的比较与分析

根据元音数据处理方法和选取的特征,提出了三种基于统计学的模式分类方法:线性判别、二次判别和k-最近邻,并通过模型选择方法,对实际数据进行测试与比较,得出k-最近邻分类模式最为合适,同时提出进一步改进的思路。     

层次分析法在购房决策中的应用

层次分析法(AHP)是一种把定性问题定量化分析、定性与定量相结合的的决策方法.通过采用层次分析法,对购房模型做出评价,可为购房者和投资者提供有效的依据.     

自由模型下单因子检验的判别准则

试图提供并完善一套对自由模型下单因子试验进行设计与分析的新方法,并对其进行严格的理论推导和证明．作为系列论文的第二篇,给出了自由模型下单因子试验的方差分解定理,并利用贡献率指标（也称为全局敏感性指标）得到了自由模型下单因子检验的判别准则．     

水淹层判别分析方法及其应用

随着油田开发目标的转移,地下油水分布越来越复杂,储层参数发生变化,非均质性进一步加强,以往的水淹层解释方法的不适应性越来越突出,解释符合率低于70%,远远不能满足油田开发要求.利用多元统计分析中的逐步判别法,建立了水淹层的判别方程,使水淹层判别的符合率达到了82%,为进一步提高解释精度具有重要的意义.     

财务困境判别模型的个案研究

本文通过对中外学者提出的不同财务困境判别模型在中国上市公司数据适用性的比照研究，证实了在现阶段中国某些上市公司存在不同程度数据失真的情况下，此类模型在预测中的准确性及超前性。同时对财务困境判别模型在中国实际应用中应该注意的问题提出了讨论及思考。     

运用层次分析法测评营销人员的素质

层次分析法在进行综合评价方面所显示出来的系统性、简洁性、灵活性，使它在各个领域内都有广泛的应用。章在分析传统方法不足的基础上，运用层次分析法在如何对选拔营销人才进行科学决策问题上作了初步的探索，并建立了相关的模型。     

正项级数敛散性比较判别法推广Ⅰ及Ⅱ

对于正项级数敛散性的判别研究经历了较长的发展过程,Raabe判别法和D`Alembert判别法研究了在定理假设条件下r1与r1时的情况,而r=1时情况却没有解决。在对Raabe判别法和D`Ale-mbert判别法r=1时的情况进行了研究,对已有方法加以进一步推广,归结为结论———正项级数敛散性判别法推广Ⅰ及Ⅱ。     

模糊识别方法在潘北地下水水源判别中的应用

在分析潘北地区水文化学特征的基础上，选择了常规水化学数据中的6个特性指标，运用模糊识别的方法建立模式识别模型，同时通过对潘北地区水样进行验证，实践证明所建模型是有效的，判别效果很好，可以运用于潘北地区其它未知水样的水源判别。     

基于平均皮肤温度的个体热舒适评价模型

在环境温度为21,24,26,29℃的条件下测量了22个受试者的局部皮肤温度,并基于10个皮肤温度测试点对受试者的平均皮肤温度进行了计算.然后,对受试者的热舒适程度和热感觉进行了问卷调查.采用马氏距离判别法建立了基于平均皮肤温度的个体热舒适评价模型.实验结果表明,受试者在热舒适与热不舒适时的平均皮肤温度有显著差异.根据评价模型可知：人体感到热舒适时的平均皮肤温度范围为32.6～33.7℃;该模型对72%的受试者的热舒适程度进行了正确判断;考虑性别差异对平均皮肤温度和热舒适程度的影响有助于提高模型的精确度.因此,平均皮肤温度可作为一个有效评价稳态热环境下个体热舒适的生理指标.     

基于DEA-DA模型的区域规划方法研究

DEA-DA模型是基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis简记DEA)的判别分析(Discriminate Analysis,简称 DA)方法.该方法通过DEA加性模型和 DA结合,不仅可以给出判别函数,而且可以很好地解决判别分析中的“重叠”现象,使得DA方法更具灵活性.判别函数在第二步判定结果中若出现函数值与判别值相等的情况,则可以运用判别分析结果进行续判,最终可以得到全面、客观的评价结果.该模型可以成功地应用到区域规划中.本文给出了应用例证.     

基于概率神经网络和贝叶斯判别模型对手写字体识别的研究

通过建立概率神经网络和贝叶斯判别模型对手写字体进行了研究,主要对样本二值图像进行分析,运用Matlab工具箱,将样本数据进行训练后对检验图片进行判别,同时对噪声干扰下的判别效果进行了对比。发现机器识别性能比人工识别差距较大,提出可以通过与Logistic回归、支持向量机等模型进行综合评判,同时对样本数据中异常值在识别错误后予以剔除再进行训练,提高模型判别精度。     

基于光谱技术的牛肉嫩度等级无损判别

为实现生鲜牛肉嫩度等级的无损快速判别,用可见近红外光谱检测实验系统,获取不同嫩度的40块牛肉样品的400~1650 nm范围的光谱信息,以肉类嫩度测量仪测量牛肉剪切力值为分类依据.用多元散射校正(MSC)、SG平滑处理方法处理光谱数据,分别建立牛肉嫩度的线性判别分类模型和支持向量机分类模型.结果显示,用MSC+SG预处理后所建立的线性判别分类模型预测能力最好,训练集和测试的回判识别率和预测识别率分别为96.7%、100%.结果表明,用光谱技术结合线性判别分析,可以对牛肉嫩度进行无损快速判别.     

基于模糊扩张矩阵的钾盐判别模型及应用

根据盐泉的特征参数溴氯系数、钾氯系数等信息，基于模糊扩张矩阵，给出盐泉含钾性的判别模型，其判别结果可为寻找钾盐资源提供较可靠的信息．     

函数一致连续性的几个新的判别方法

本文作者给出了函数的一致连续性的极限判别法、导数判别法,以及推广的利普希茨条件等新的判别法。