1) Complete Kernel Fisher Linear Discriminant Analysis (CKFD)
完备核Fisher线性鉴别分析(CKFD)
2) Fisher linear discriminant analysis
Fisher线性鉴别分析
1.
Cosidering the so-called "Small Sample Size"(SSS) problem in nature and the "inferior" problem in traditional Fisher linear discriminant analysis, a new method of feature extraction based on modified maximum scatter-difference criterion is developed in this paper.
针对传统的Fisher线性鉴别分析在人脸这样的多类高维小样本模式的分类中存在的"小样本问题"和"次优性问题",该文提出了一种基于修正的最大散度差鉴别准则的线性鉴别分析方法。
2.
Fisher linear discriminant analysis(LDA),a well-known feature extraction method,searches for the projection axes on which the data samples from different classes are far from each other while requiring data samples of the same class to be close to each other.
作为一种著名的特征抽取方法,Fisher线性鉴别分析的基本思想是选择使得Fisher准则函数达到最大值的向量(称为最优鉴别向量)作为最优投影方向,以便使得高维输入空间中的模式样本在该向量投影后,在类间散度达到最大的同时,类内散度最小。
3.
These methods include principal component analysis (PCA), Fisher linear discriminant analysis (FLD), statistically independent linear discriminant analysis, Adaboost algorithm, and support vector machine (SVM) .
系统地研究了不同的特征提取方法和分类方法在性别分类问题上的性能,其中包括主分量分析(PCA)、Fisher线性鉴别分析(FLD)、最佳特征提取、Adaboost算法、支持向量机(SVM)。
3) kernel Fisher discriminant analysis
核Fisher鉴别分析
1.
Feature extraction based on rough kernel Fisher discriminant analysis and its application on aeroengine fault diagnosis;
基于粗糙核Fisher鉴别分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用
2.
Based on the idea of isomorphic mapping, We proposed an optimal kernel Fisher discriminant analysis (OKFDA), from which we acquire a general algorithm for the computation of the .
基于同构映射的思想,我们提出了一种最优的核Fisher鉴别分析(OKFDA)方法,从理论上巧妙的解决了奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题。
4) Fisher Linear Discriminate Analysis(FLDA)
Fisher线性鉴别分析(FLDA)
5) Kernel Fisher Linear Discriminant Analysis(KFDA)
Fisher非线性鉴别分析
6) Fisher discriminant analysis
Fisher鉴别分析
1.
A multi-goal optimization model for Fisher discriminant analysis is developed.
该文提出一种新的Fisher鉴别分析的多目标优化问题模型。
2.
Though the conventional kernel Fisher discriminant analysis has overcome the nonlinear problems,the limitation of final eigenvectors’dimensions determined by class number still exists.
Fisher鉴别分析被公认为是特征抽取的有效方法之一,但由于其只能抽取线性特征,而对于实际应用中复杂的样本图像分布,抽取非线性鉴别特征显得十分必要。
3.
In this paper,we point out the weakness of the previous methods anda new method of Fisher discriminant analysis with Schur decomposition is pro- posed.
本文提出了一种新的基于Schur分解的Fisher鉴别分析的特征抽取方法。
补充资料：核物理实验中的粒子鉴别技术
测定在原子核反应和放射性核素衰变中的产物粒子种类的技术。粒子种类（如正、负电子,α粒子及各种重离子等）是以它的电荷和质量标志的。中子可以通过某些转换过程产生带电粒子(如反冲质子)后进行测量。用在磁场中偏转的方法将β粒子、γ光子和α 粒子分开,就是一种最简单的粒子鉴别方法。常用的粒子鉴别方法有脉冲形状鉴别法、射程法等。
脉冲形状鉴别法 在用某些闪烁体进行粒子测量时可用此方法。其原理是：带电粒子在闪烁体中激发荧光，荧光的衰减时间与致激发的带电粒子种类有关（见闪烁计数器）。例如，脱氧有机闪烁体中质子激发的荧光衰减时间比电子激发的长得多。这样，闪烁计数器在探测质子时给出慢脉冲信号。而探测电子时却给出快脉冲信号。利用脉冲形状鉴别电路，可将质子事件与电子事件区别开。典型的例子是n-γ分辨技术，它常常被用来在伴有强γ辐射的条件下进行中子测量。
射程法 利用粒子在媒质中射程上的差别，可以区分轻粒子与重粒子，也可区分重粒子中的轻、重离子。例如,用很薄的闪烁计数器可以阻止住质子和α 粒子,但一定能量以上的β粒子却穿透它，只在探测器中损耗很小的能量。这样,质子和α粒子在此探测器中产生相应于其全部动能的脉冲信号，相反，相应于β粒子的脉冲却很小。用脉冲甄别法，很容易将β脉冲剔除，而只记录质子和α 粒子的脉冲。
Δ媊 -媊望远镜粒子鉴别法 相同能量媊的重粒子在穿过薄层媒质时的能量损失ΔE与粒子的种类有关。如粒子的质量为M ，电荷数为Z，则大致上关系式ΔE·E∞M Z2成立。因此如把一个测量粒子能损的薄层穿透型探测器和一个能测量粒子剩余动能ER的伫阻探测器组成复合探测系统（通常称为望远镜），同时测出该粒子的能损和动能(E＝ΔE+ER),按相应的M Z2值可对粒子种类进行鉴别。通常用作粒子能损探测的有全耗尽薄片半导体探测器和充气电离室，前者主要用于轻离子和较轻的重离子。在探测较重的重离子时使用后者能得到具有均匀厚度和可调厚度（改变气压或气体类型）的薄片型探测器，并有较高的能量测量精度。作为剩余动能探测器，常用半导体探测器,有时也用充气电离室。原则上讲,不同核素的MZ2都是不同的，但是在目前可以达到的ΔE和E的测量精度范围内,在只用ΔE-E望远镜的情况下,最多只能对比氧轻的元素同时进行M 和Z的鉴别,对比氧重的元素只能进行Z鉴别，分辨本领Z/ΔZ可达50左右。有时为了扩大Z鉴别的动态范围,还可在E探测器前放置几个ΔE探测器，数据处理时进行不同的组合，在较宽的能量范围内对大小不同的Z都可以作出较好的鉴别。
飞行时间法 一个能量为E 的重粒子通过一定的飞行距离所需的时间t与其质量M 有关,在非相对论情况下可以得到M ∞Et2。如果同时测量粒子的能量和飞行时间(见飞行时间技术)就可以判定该粒子的质量M 。这是鉴别重离子质量的比较简单和有效的方法。目前用这样的方法可达到的分辨本领M /ΔM 为70左右。飞行时间方法还可与ΔE-E望远镜一起组成t-ΔE-E望远镜。这样,可对较重的离子同时进行M 和Z 的鉴别。
磁场偏转分析法 一定动量的带电粒子在磁场中运动,发生偏转。可以按此原理建造各种类型的磁谱仪(见重粒子磁谱仪)。如果测量粒子磁刚度的同时测量ΔE 和E,或者飞行时间,也可以同时得到粒子的M 和Z。这种方法分辨较好，但是设备复杂，造价也高。
随着技术的发展和各种探测器分辨性能的改进，将上述几种方法进行更为合理的组合，粒子鉴别的分辨本领还会有进一步的提高。这将给人们以研究微观世界的更为有效的工具。
脉冲形状鉴别法 在用某些闪烁体进行粒子测量时可用此方法。其原理是：带电粒子在闪烁体中激发荧光，荧光的衰减时间与致激发的带电粒子种类有关（见闪烁计数器）。例如，脱氧有机闪烁体中质子激发的荧光衰减时间比电子激发的长得多。这样，闪烁计数器在探测质子时给出慢脉冲信号。而探测电子时却给出快脉冲信号。利用脉冲形状鉴别电路，可将质子事件与电子事件区别开。典型的例子是n-γ分辨技术，它常常被用来在伴有强γ辐射的条件下进行中子测量。
射程法 利用粒子在媒质中射程上的差别，可以区分轻粒子与重粒子，也可区分重粒子中的轻、重离子。例如,用很薄的闪烁计数器可以阻止住质子和α 粒子,但一定能量以上的β粒子却穿透它，只在探测器中损耗很小的能量。这样,质子和α粒子在此探测器中产生相应于其全部动能的脉冲信号，相反，相应于β粒子的脉冲却很小。用脉冲甄别法，很容易将β脉冲剔除，而只记录质子和α 粒子的脉冲。
Δ媊 -媊望远镜粒子鉴别法 相同能量媊的重粒子在穿过薄层媒质时的能量损失ΔE与粒子的种类有关。如粒子的质量为M ，电荷数为Z，则大致上关系式ΔE·E∞M Z2成立。因此如把一个测量粒子能损的薄层穿透型探测器和一个能测量粒子剩余动能ER的伫阻探测器组成复合探测系统（通常称为望远镜），同时测出该粒子的能损和动能(E＝ΔE+ER),按相应的M Z2值可对粒子种类进行鉴别。通常用作粒子能损探测的有全耗尽薄片半导体探测器和充气电离室，前者主要用于轻离子和较轻的重离子。在探测较重的重离子时使用后者能得到具有均匀厚度和可调厚度（改变气压或气体类型）的薄片型探测器，并有较高的能量测量精度。作为剩余动能探测器，常用半导体探测器,有时也用充气电离室。原则上讲,不同核素的MZ2都是不同的，但是在目前可以达到的ΔE和E的测量精度范围内,在只用ΔE-E望远镜的情况下,最多只能对比氧轻的元素同时进行M 和Z的鉴别,对比氧重的元素只能进行Z鉴别，分辨本领Z/ΔZ可达50左右。有时为了扩大Z鉴别的动态范围,还可在E探测器前放置几个ΔE探测器，数据处理时进行不同的组合，在较宽的能量范围内对大小不同的Z都可以作出较好的鉴别。
飞行时间法 一个能量为E 的重粒子通过一定的飞行距离所需的时间t与其质量M 有关,在非相对论情况下可以得到M ∞Et2。如果同时测量粒子的能量和飞行时间(见飞行时间技术)就可以判定该粒子的质量M 。这是鉴别重离子质量的比较简单和有效的方法。目前用这样的方法可达到的分辨本领M /ΔM 为70左右。飞行时间方法还可与ΔE-E望远镜一起组成t-ΔE-E望远镜。这样,可对较重的离子同时进行M 和Z 的鉴别。
磁场偏转分析法 一定动量的带电粒子在磁场中运动,发生偏转。可以按此原理建造各种类型的磁谱仪(见重粒子磁谱仪)。如果测量粒子磁刚度的同时测量ΔE 和E,或者飞行时间,也可以同时得到粒子的M 和Z。这种方法分辨较好，但是设备复杂，造价也高。
随着技术的发展和各种探测器分辨性能的改进，将上述几种方法进行更为合理的组合，粒子鉴别的分辨本领还会有进一步的提高。这将给人们以研究微观世界的更为有效的工具。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条