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2017年8月31日下午，英国剑桥大学化学工程和生物技术系 Adrian Fisher教授一行4人到我院进行交流访问，我院院长李学林出席交流座谈会，院科研处、国际合作处、成果转化处、质标所、加工所、茶叶所等单位相关负责人及科技人员参加座谈。
UNSUPERVISED WISHART CLASSFICATION OF WETLANDS IN NEWFOUNDLAND,CANADA USING POLSAR DATA BASED ON FISHER LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS
Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) Unsupervised Wishart Classification Fisher Linear Discrimination Feature Weighting
2016/11/23
Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) imagery is a complex multi-dimensional dataset, which is an important source of information for various natural resources and environmental classificatio...
Robust Fisher discriminant analysis
Fisher linear sensitive data convex model a numerical example
2015/8/10
Fisher linear discriminant analysis (LDA) can be sensitive to the problem data. Robust Fisher LDA can systematically alleviate the sensitivity problem by explicitly incorporating a model of data uncer...
Optimal kernel selection in kernel Fisher discriminant analysis
Kernel linear discriminant high dimensional feature space the implicit definition the kernel
2015/8/10
In Kernel Fisher discriminant analysis (KFDA), we carry out Fisher linear discriminant analysis in a high dimensional feature space defined implicitly by a kernel. The performance of KFDA depends on t...
Fisher Population Ecology on the Hoopa Valley Indian Reservation, Northwestern California
density fisher Martes monitoring population reproduction
2014/11/12
I studied aspects of fisher (Martes pennanti) population ecology on the Hoopa Valley Indian Reservation in northern California to fill critical information gaps relative to timber management and its e...
基于Fisher 判别分析的过程运行状态在线评价
Fisher 判别分析 运行状态 在线评价 湿法冶金
2015/5/19
为了实时掌握生产过程运行状态，提出一种基于Fisher判别分析(FDA)的过程运行状态在线评价方法。提出离线数据分类与识别算法，以识别不同稳定运行状态的建模数据及其对应的状态等级；利用FDA提取各个稳定运行状态的特征属性，建立评价模型；在线评价时，通过“时间窗口”数据特征与各个状态等级的相似度，实时评价过程运行状态。将所提出的方法应用于某湿法冶金过程的仿真结果验证了该方法的有效性。
基于概率类和不相关判别的半监督局部Fisher方法
Fisher 判别分析 维数约简 概率类 不相关判别 半监督学习
2015/5/19
Fisher 判别分析是统计模式识别中经典的有监督维数约简方法, 可以在最大化类间散度的同时最小化类内散度, 但存在分析过程中仅使用有标记数据而忽略无标记数据的问题. 鉴于此, 提出基于概率类和不相关判别的半监督局部Fisher (SLFisher) 方法, 以实现半监督学习的高维映射到低维的类间数据对尽可能地分离, 且类内邻近数据尽可能地紧凑. 采用2 组标准数据集进行实验, 结果表明了SLFi...
针对语音识别中梅尔倒谱系数（MFCC）对中高频信号的识别精度不高，并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题，提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数（IMFCC）和中频梅尔倒谱系数（MidMFCC），并结合Fisher准则的特征提取方法。首先对语音信号提取MFCC、IMFCC和MidMFCC三种特征参数，分别计算三种特征参数中各维分量的Fisher比，通过Fisher比对三种特征参数进行选择，组成一种...
核Fisher判别分析多参数自动优化算法
核参数优化 拟牛顿法 正交表
2013/5/30
针对智能优化算法原理复杂，相关参数设置困难的缺点，尝试利用拟牛顿法对核Fisher判别分析多个核参数进行自动优化。根据经验风险最小准则构建目标函数。为保证目标函数连续且可导，通过连续的sigmoid函数将离散的二进制输出转化为连续的概率输出。利用正交表选取初始核参数点。实验结果表明，所提算法具有同遗传算法相近的分类性能，且收敛速度快,原理简单，可以很好地应用于核Fisher判别分析多个核参数优化。
Fisher判别法在综放回采巷道支护形式选择中的应用
综放回采巷道 支护形式 选择 Fisher判别
2014/3/17
将Fisher判别分析法应用于综放回采巷道支护形式选择中,建立了综放回采巷道支护形式选择的Fisher判别分析模型,选取围岩强度、煤层强度、巷道埋深、围岩节理裂隙发育程度、采动影响系数、顶煤厚度、护巷煤柱宽度和断面面积8项指标作为Fisher判别分析模型的判别因子,以15组综采巷道围岩及支护实测数据作为学习样本进行训练,建立相应的判别函数对待判样本进行分类.研究结果表明,Fisher判别分析模型分...
基于Fisher判别分析法的隧洞围岩分类
隧洞围岩 分类 Fisher判别分析
2012/11/12
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练，建立相应的Fisher判别模型。利用回代估计方法对建模数据逐一进行检验，正确率达93.3%。将建立的判别模型应用于工程实例，预测结果与实际情况吻合良好，与Bayes判别法、神经网络模型判别结果一致...
基于Fisher判别分析法的隧洞围岩分类
隧洞围岩 分类 Fisher判别分析
2012/12/5
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练，建立相应的Fisher判别模型。利用回代估计方法对建模数据逐一进行检验，正确率达93.3%。将建立的判别模型应用于工程实例，预测结果与实际情况吻合良好，与Bayes判别法、神经网络模型判别结果一致...
为准确评价底板突水危险性，考虑到不同影响因素对于评价方法的作用与影响不同，运用逐步判别法剔除了判别效果不显著的指标，选取了含水层富水性、水压、隔水层厚度、断层导水性、构造发育程度5项主要影响因素作为判别指标。根据以往突水数据建立了底板突水危险性的Fisher判别分析模型，并绘制了判别空间中样本数据散点图。该模型通过了显著性检验，分类效果显著。对15组训练样本进行回代判别，误判率为0，通过距离判别法...
基于Fisher信息距离的传感器管理方法
传感器管理 跟踪 区分度 Fisher信息距离 信息几何
2013/5/27
在进行面向跟踪的传感器管理方法研究时，传统的思路主要以跟踪精度为导向，但是在数据关联环节，改善或维持目标之间的区分度才是传感器资源分配的主要目的。需求的偏差导致不合理的传感器资源分配结果。依据信息几何理论，以流形中的Fisher信息距离来定义目标之间的区分度，然后直接依据目标之间的区分度制定传感器资源分配策略。关联仿真实验表明，该方法相较于传统的传感器管理方法，有效提高了目标之间的关联正确率。
具有Fisher判据约束的非负稀疏编码模型
Fisher判据约束 非负稀疏编码 特征提取 特征基 特征识别 图像重构
2012/3/9
在标准非负稀疏编码(NNSC)的基础上，引入Fisher线性判据约束，提出一种改进NNSC模型。该模型能够提高稀疏系数的空间可分性和特征分类能力。通过测试掌纹自然图像可知，提取的图像特征具有方向性、空间性和选择性，利用掌纹特征基可实现图像重构，采用距离分类器可得到较好的识别效果。仿真结果验证了该模型在可视神经元建模、图像特征提取和模式分类中的有效性。