导读:本文包含了线性判别函数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:线性,函数,算法,参数,迭代,组分,刀具。
线性判别函数论文文献综述
肖少军[1]（2014）在《Bayes两类线性判别函数判别效果影响因素分析》一文中研究指出Bayes线性判别法是判别分析中的经典模型，适用于多元正态分布数据，其判别效果诸多因素的影响。如何针对不同的研究目的与研究内容，结合具体的数据分布情况，选择最佳的函数以获得最低误判率，是本研究关注的重点。以某医院体检健康中青年人体检数据为蓝本，本研究采用MonteCarlo方法，系统的模拟出两种先验概率的确定方式（等概率与构成比）、6个水平的总体阳性比（0.04，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5）、5个训练样本容量水平（50，100，200，500，1000）以及变量间不同相关程度（独立、中度相关、高度相关与全模型），各种组合设定条件下线性Bayes判别函数的刀切法误判率。并对判别效果进行单因素组间比较、析因设计方差分析和线性回归分析。模拟比较结果显示，先验概率的选取和总体阳性比水平对误判率有较大影响作用，以构成比作为先验概率误判率显着低于等概率法且误判率随着总体阳性比的升高而增大；训练样本容量与模型中变量相关程度对判别效果影响不明显。在进行Monte Carlo模拟并得出结论的基础上，应用该医院体检数据，进行真实数据的实例验证，实例验证分为两部分。首先完全延续Monte Carlo模拟的路线，对真实数据进行抽样，选择相应的变量比较四种模型不同样本量、先验概率确定方法设定条件下，模型误判率的情况。第二部分选取叁个有实际意义的待判疾病，纳入与疾病有一定关联的人体指标作为自变量建立函数。每种模型的自变量个数为4。样本量水平同样固定为50、100、200、500、1000五个档次，每种设定均采用等概率与构成比两种方法来确定先验概率。实例验证结果为：第一部分结果与预期完全一致，在样本量为200，使用构成比建立全模型时最低；第二部分与预期基本一致，首先以构成比为先验概率的误判率符合前文总结的走势规律，而以等概率为先验概率的误判率与预期出现了偏差，其次样本量对结果的影响基本与预期保持一致，模型一、二均在200左右的水平达到较好的判别效果，模型叁则略有扩大，但200以后误判率的降低很少。(本文来源于《重庆医科大学》期刊2014-04-01）
黄尚锋,吕秀江,杜贵明[2]（2010）在《一种基于线性判别函数的降维模式识别方法》一文中研究指出基于降维的思想将多维的模式识别问题简化为一维问题,给出了判断分界点的方法。(本文来源于《长春工业大学学报(自然科学版)》期刊2010年02期）
刘峰,孙超,李斌[3]（2004）在《一种新的线性判别函数的加权方法》一文中研究指出线性判别函数法是计算机模式分类的一种基本方法。该文以平均频率作为线性判别函数加权方法的一个特例,将N维的模式识别问题简化为一维问题,并且给出了两种确定分界点的方法。使用平均频率作为线性判别函数具有物理意义明确、计算量小的特点,可以用于以信号的功率谱作为特征矢量的模式识别方法之中。(本文来源于《计算机工程》期刊2004年17期）
冯天瑾,刘洪波[4]（2004）在《模糊线性判别函数与权重初始化超球面》一文中研究指出将非线性神经元及多层感知机分类行为分析建筑在模糊集理论基础上 ,提出模糊线性判别函数、模糊判别面、模糊模式分类等概念 ,并引导出将多层感知机的隐层权重值均匀地分布在权重空间超球面上的网络初始化方法。以一系列实验验证此方法能明显提高多层感知机收敛性能 ,且与所用的学习算法、神经元的激励函数形式无关。(本文来源于《中国海洋大学学报(自然科学版)》期刊2004年03期）
刘蓉,王月兰,朱小蓬,凌伦奖,韩汝珊[5]（2002）在《Fisher线性判别函数在基于COGs分类的基因组间距离研究中的应用》一文中研究指出利用全基因组信息构建系统发育树 .基于COGs类 ,对每一个基因组的每一个基因 ,都用一个 17维的向量来描述其编码蛋白隶属于 17个COGs类的程度 ;而与一个基因组的所有基因相对应的那些矢量就组成一个集合 .接着 ,利用Fisher线性判别函数 ,寻找一组最优化的权重因子 ;在此基础上利用Fisher线性变换将上述各集合中每一个矢量进行线性变换 .使得经Fisher线性变换后 17个COGs类对基因组进化的重要程度得到更准确的反映 .最后 ,用进行变换后的矢量组成的集合间的距离代替基因组之间的距离 .使用这种方法 ,分别用 38个和 4 3个基因组做的进化树都支持了Woese的叁界理论 .该方法克服了其他基于全基因组信息构建系统发育树方法难以对大小相差很大的基因组进行比较的问题 ,并能减少基因横向迁移对基因组间距离的扭曲(本文来源于《生物化学与生物物理进展》期刊2002年05期）
申金媛,常胜江,宋庄,母国光[6]（1998）在《一种用于旋转不变分类识别的线性判别函数》一文中研究指出提出利用线性判别函数，ｄ（ｘ）＝Ｗ′ｘ，对轰炸机和战斗机两类目标进行旋转不变识别。每一目标有７２个旋转模式，其中９个为训练样本，６３个为测试样本，在每个目标的训练样本中随机取一个相减作为线性判别函数的系数（Ｗｉｊ）的初始值，然后利用误判的训练样本优化判别函数的权值以提高函数的正确识别率。为便于光电实现，线性判别函数的权值系数只有２、１、０、－１、－２五个值。计算机模拟表明利用此判别函数进行分类的正确识别率达９５．８％。文中还提出一个实现此线性判别函数的光电混合识别系统。(本文来源于《光学学报》期刊1998年08期）
雷庆祝[7]（1996）在《样本线性判别函数精度的影响分析》一文中研究指出利用判别分析与回归分析的关系，将回归分析中影响分析的方法应用到判别分析中，讨论了一组试验数据对样本线性判别函数精度的影响问题。给出了样本线性判别函数精度的强影响点的定义，以及相应的确定强影响点的统计量及其分布，从而得到了样本线性判别函数精度的强影响点的判别法(本文来源于《桂林电子工业学院学报》期刊1996年04期）
宣国荣,柴佩琪[8]（1996）在《面向不同分布的线性判别函数的直接迭代算法》一文中研究指出本文提出在正态分布条件下,求解面向不同分布的最小错误概率的线性判别函数的直接迭代算法,它比Peterson的迭代算法有明显的改进.本文的迭代方法不需返回错误概率公式中去搜索,直接利用偏微分产生的两个独立公式,很容易得到最终解.本文的方法可免去迭代法中多次求概率积分的麻烦,计算精度高,速度快.由于直接迭代算法中引入一个参数f,使迭代很易收敛取得最终解.此外本文还提出一种多类问题的平均错误概率计算公式.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊1996年02期）
黄惟公[9]（1995）在《线性判别函数对刀具监视中声发射信号的分析》一文中研究指出在全自动化制造系统中，为了保证系统运行的稳定性、可靠性，必须对刀具磨损进行在线监视。声发射是近年来刀具监视研究中发展的最重要的技术之一。本文用时间序列的分析方法对刀具切削中的声发射信号建立自回归模型，用线性判别函数进行类别分析实现对工具的监视实验证明，所用方法是可行的。(本文来源于《四川工业学院学报》期刊1995年02期）
黄惟公[10]（1993）在《线性判别函数在频谱分析中的应用》一文中研究指出在进行机器状态监测和故障诊断工作中,常把机器当前状态的频谱与已知状态的频谱作比较。但是,当状态的类别、频谱中敏感频段及其特征值的数目增多时,各种状态的阈值交错,给判断带来极大的困难。本文利用最小二乘法建立的线性判别函数解决这一问题。仿真试验证明这是一种极有效的方法。(本文来源于《机械》期刊1993年06期）
线性判别函数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于降维的思想将多维的模式识别问题简化为一维问题,给出了判断分界点的方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
线性判别函数论文参考文献
[1].肖少军.Bayes两类线性判别函数判别效果影响因素分析[D].重庆医科大学.2014
[2].黄尚锋,吕秀江,杜贵明.一种基于线性判别函数的降维模式识别方法[J].长春工业大学学报(自然科学版).2010
[3].刘峰,孙超,李斌.一种新的线性判别函数的加权方法[J].计算机工程.2004
[4].冯天瑾,刘洪波.模糊线性判别函数与权重初始化超球面[J].中国海洋大学学报(自然科学版).2004
[5].刘蓉,王月兰,朱小蓬,凌伦奖,韩汝珊.Fisher线性判别函数在基于COGs分类的基因组间距离研究中的应用[J].生物化学与生物物理进展.2002
[6].申金媛,常胜江,宋庄,母国光.一种用于旋转不变分类识别的线性判别函数[J].光学学报.1998
[7].雷庆祝.样本线性判别函数精度的影响分析[J].桂林电子工业学院学报.1996
[8].宣国荣,柴佩琪.面向不同分布的线性判别函数的直接迭代算法[J].模式识别与人工智能.1996
[9].黄惟公.线性判别函数对刀具监视中声发射信号的分析[J].四川工业学院学报.1995
[10].黄惟公.线性判别函数在频谱分析中的应用[J].机械.1993
论文知识图
