1) multiway fisher discriminant analysis
多向Fisher判别分析
1.
Therefore, a multi-stage multiway fisher discriminant analysis method on Hydrostatic tube tester is introduced for fault diagnosis.
由于水压试验机机理建模的复杂性,很难从机理方面对其生产过程进行故障诊断,因此利用钢管水压试验系统过程变量多、打压速度快,短时间内能够产生大批数据信息的特点,提出了基于多时段多向Fisher判别分析方法用于水压试验机打压过程的故障诊断。
2) Fisher discriminant analysis
Fisher判别分析
1.
Fisher discriminant analysis based on nonlinear mapping;
基于非线性映射的Fisher判别分析
2.
Fisher discriminant analysis based on Choquet integral
基于模糊积分的Fisher判别分析
3.
The 17 known oil production test layers and the l5 unknown layers in Qiaokou Oilfield is calculated by association analysis and Fisher discriminant analysis.
简述了关联分析法的原理与计算步骤，并将该方法用于标定测井资料解释中的可疑层，分别用关联分析法和Fisher判别分析法对桥口油田17层已知试油层和15层未知层进行了实际计算，通过对比分析，说明了利用关联分析法标定新层的可行性，但该方法有时具有一定的局限性，需要结合其它方法对新层进行综合标定。
4) kernel Fisher discriminant analysis
核Fisher判别分析
1.
Hyperspectral Remote Sensing Image Classification Based on Kernel Fisher Discriminant Analysis;
基于核Fisher判别分析的高光谱遥感影像分类
2.
Nonlinear statistical process monitoring and fault diagnosis based on kernel Fisher discriminant analysis;
基于核Fisher判别分析方法的非线性统计过程监控与故障诊断
3.
MPSK signal classification method based on fourth cumulants and kernel Fisher discriminant analysis
基于四阶累积量与核Fisher判别分析的MPSK信号分类方法
5) Fisher Discriminant Analysis
Fisher判别分析法
1.
Fault Diagnosis Based on Fisher Discriminant Analysis for Ahu Sensors;
基于Fisher判别分析法的空调系统传感器故障诊断
6) Fisher linear discriminant analysis
Fisher线性判别分析
1.
Finally,Fisher linear discriminant analysis is employed for classification.
首先,对原始光谱进行四级小波分解,选择主要包含谱线信息的第四级小波系数作为光谱的小波特征;然后,利用主分量分析对光谱的小波特征进行特征压缩,得到光谱的识别特征;最后,利用Fisher线性判别分析实现分类。
2.
In this paper, a method for color face recognition is presented, this algorithm extracts the final features by utilizing the techniques of the simulative K-L transform, the singular value decomposition, the principal component analysis and the Fisher linear discriminant analysis.
该算法采用模拟K-L变换、奇异值分解、主分量分析和Fisher线性判别分析技术来提取最终特征,可以使分类器的设计更加简洁、有效,使用较少的特征向量数目就能取得较高的识别率。
补充资料：判别分析预测法(见发生量预测)
判别分析预测法(见发生量预测)
discriminatory analysis for forecast
判别分析预测法(diseriminatory analysisfor foreeast)又叫分辨分析法，是用判别函数预测害虫发生量的方法。其步骤为:将预报因子和预报量分为2级或多级，对预报因子进行线性组合，构成一个判别函数;先确定一个临界值作分辨指标，然后计算判别函数式中的系数，求出临界值;应用时，将预报因子的实查值代入判别函数式，求出预报值，将此值与临界值相比较，可预报害虫的发生量。 判别函数通式将预报因子的数据进行线性组合: 尸y~习c、·x、(1) 左=l式中夕为预报量;P为预报因子个数;x、(k二1，2，……，尸)为预报因子;c、为系数。二级判别法中的x分为2级，故(l)式为:〕一clxl+cZxZ(2)则y值亦分2级，可确定一个y。为分辨指标，当夕)yc时为A级，夕
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