1)  Direct Linear Discriminant Analysis
Direct线性判别
2)  Di
Di
1.
Effects of Di on Microstructure and Mechanical Properties of Mg-10Al Alloy;
Di对Mg-10Al合金显微组织与力学性能的影响
2.
Total achievement and the difference of each laboratory of Interlaboratory Quality Assessment for hemoglobin were evaluated by CV and DI,and furthermore DI & improved DI, CV in varient concentration hemoglobin,accept of abnormal value,ratio of error was analysed.
结论　采用统一分发 Hb质控液和定值 Hb液 ,定期进行室间质量评价 ,是一种提高 Hb测定准确性和减小变异的有效手段 ,在评价方法上 ,以采用 Grubbs氏法取舍极端值及国际通用的偏差指数法 (或改良 DI法 )进行室间质评较为科学合
3)  DNA index
DI值
4)  Cyclin Dl
Cyclin　DI
5)  di/dt
di/dt
1.
How to Increase the Ability of Thyristor Bearing di/dt;
提高晶闸管器件对di/dt的耐受能力的途径
6)  DI-Guy
DI-Guy
1.
To simulate human action in virtual environment of ship engine room,Creator and Vega of Multigen-Paradigm and DI-Guy of the Boston Dynamics are used.
为模拟虚拟船舶机舱环境中人的行为,采用Multigen-Paradigm公司的Creator和Vega软件以及Boston Dynamics公司的DI-Guy虚拟人模块,在机舱虚拟漫游系统中构建虚拟人操作,并对DI-Guy中的人体模型进行改进,强化手部动作模型,探讨DI-Guy虚拟人实时运动中的碰撞检测问题,实现虚拟轮机员在虚拟机舱环境中对各项机舱作业的实时操作,如集控室集控台操作,机器设备零件的组装、拆卸及维护保养等。
2.
To simulate humans action in virtual battlefield,some issues integrated with exploitation practice of using DI-Guy virtual human are discussed.
为了模拟虚拟战场环境中人的行为,结合某型武器虚拟阵地操作环境中引入DI-Guy虚拟人的开发实践,首先讨论了DI-Guy虚拟人的开发环境,然后分析了DI-Guy虚拟人的生成方法(ADF文件生成法以及API编程实现方法),并且论述了DI-Guy虚拟人实时运动中的若干问题,最后结合军事仿真训练开发的实际情况,对DI-Guy虚拟人的视景开发提出了一些必要的结论与设想。
参考词条
补充资料：线性判别函数
    　　统计模式识别中用以对模式进行分类的一种最简单的判别函数。在特征空间中，通过学习，不同的类别可以得到不同的判别函数，比较不同类别的判别函数值大小，就可以进行分类。统计模式识别方法把特征空间划分为决策区对模式进行分类。一个模式类同一个或几个决策区相对应。每个决策区对应一个判别函数。对于特征空间中的每个特征向量x,可以计算相应于各个决策区的判别函数gi(x),i=1,2,...,c。用判别函数进行分类的方法就是：若对所有的i均有gi(x)≥gi(x),则把x分为第j类,记成r(x)＝j。对于线性判别函数,gi(x)的函数形式为
　　
　　 gi(x)＝Wi0＋Wi1x1＋Wi2x2＋...＋Widxd式中x1,x2,...,xd是输入模式特征向量的各个分量，Wi0，Wi1,...,Wid组成与第i类对应的权向量，它们的大小反映与它们对应的特征向量的各个分量在确定第 i类判别函数值的重要程度。
　　
　　特征空间中分别与第i类、第j类相对应的区域之间的决策边界形式为
　　
　　对于一个两类分类器,可以计算g(x)＝g2(x)-g1(x)。若g(x)≥0，则r(x)＝2，相应于决策区R2。若g(x)＜0,则r(x)＝1，相应于决策区R1。这一结果可写成
　　
　　
　　
　　　式中sgn(Z)是符号函数，在Z≥0时等于1,在Z＜0时等于-1。这样一个两类线性分类器具有图中的形式。
　　
　　人们已研究出多种求取决策边界的算法。线性判别函数的决策边界是一个超平面方程式，其中的系数可以从已知类别的学习样本集求得。F.罗森布拉特的错误修正训练程序是求取两类线性可分分类器决策边界的早期方法之一。在用线性判别函数不可能对所有学习样本正确分类的情况下，可以规定一个准则函数（例如对学习样本的错分数最少）并用使准则函数达到最优的算法求取决策边界。用线性判别函数的模式分类器也称为线性分类器或线性机。这种分类器计算简单，不要求估计特征向量的类条件概率密度，是一种非参数分类方法。
　　
　　当用贝叶斯决策理论进行分类器设计时，在一定的假设下也可以得到线性判别函数，这无论对于线性可分或线性不可分的情况都是适用的。在问题比较复杂的情况下可以用多段线性判别函数（见近邻法分类、最小距离分类）或多项式判别函数对模式进行分类。一个二阶的多项式判别函数可以表示为
　　
　　与它相应的决策边界是一个超二次曲面。
　　
　　参考书目
　　　R.O.Duda and P.E.Hart，Pattern　Classificationand Scene Analysis,John Wiley & Sons，New York,1973.
　　

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