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[期刊] 中国农业科学
[作者]
王娜 王克如 谢瑞芝 赖军臣 明博 李少昆
【目的】利用计算机视觉技术实现玉米叶部病害的自动识别诊断。【方法】在大田开放环境下采集病害图像样本,综合应用基于H阈值分割、迭代二值化、图像形态学运算、轮廓提取等算法处理病害图像,抽取病斑,提取病害图像的纹理、颜色、形状等特征向量,采用遗传算法优化选择出分类特征,并利用费歇尔判别法识别普通锈病、大斑病和褐斑病3种玉米叶部病害。【结果】研究中提取了墒、相关信息测度、分形维数、H值、Cb值、颜色矩、病斑面积、圆度、形状因子等28个特征向量,利用遗传算法优选出H值、颜色矩、病斑面积、形状因子等4个独立、稳定性好、分类能力强的特征向量,应用费歇尔判别分析法识别病害,准确率达到90%以上。【结论】综合运...
[期刊] 中国农业科学
[作者]
赵玉霞 王克如 白中英 李少昆 谢瑞芝 高世菊
【目的】探讨利用图像技术实现玉米叶部病害自动识别的方法。【方法】根据玉米叶部病害特点,综合应用阈值法、区域标记方法与Freeman链码法,对玉米叶部病害图片进行图像分割、统计病斑个数、去除冗余斑点、计算病斑形状特征,最后根据二叉检索法推断病害。【结果】研究提取了五种玉米叶部主要病斑的识别特征,确定了诊断流程,并开发了识别系统。经检验,该系统对玉米叶部的锈病斑、弯孢菌病斑、灰斑、褐斑、小斑等五种主要病害的诊断准确率达80%以上。【结论】研究结果表明,用图像技术进行玉米叶部病害诊断是可行的,本研究开发的诊断系统为玉米病害自动识别与诊断奠定了基础。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姬楠楠 马江洪
为有效解决存在异常数据时传统Fisher判别分析(FDA)方法误判率高的问题,文章提出了一个简单而稳健的FDA方法。该方法首先用最小协方差行列式(MCD)稳健估计技术获得稳健的样本均值和协方差估计;然后再用FDA进行判别分析。为验证方法的有效性,文章将此方法应用于我国上市公司财务困境的预测问题。实证研究表明,在没有异常值的情况下,基于MCD的稳健FDA判别和传统的FDA判别结果基本一致;而在有异常值的情况下,新方法明显优于传统的FDA,不仅可有效抵御异常数据的干扰,而且仍保持较低的误判率。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
王乃静 油永华
本文以100家上市公司综合财务数据为样本数据,采用主成分分析和Fisher判别分析方法,建立模型,对企业的信用风险进行分析评价,为债权人、投资者和交易方提供决策依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周洪力 董景荣
本文采用多元统计方法中的fisher判别法,对重庆市有影响的几家上市公司与沪深300板块的相关公司进行对比分析,期望得出重庆市内上市公司的投资机会。研究中我们发现Fisher判别法在分析上市公司状况时是一种很有效的方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐少锋
随着我国经济的快速发展以及扩大内需战略方针的确立,商业银行等金融机构不断扩大信用规模,同时它们也面临着日益严重的信用风险尤其是个人信用风险。利用FISHER判别分析建立判别函数对个人信用进行评估,是一种有效的信用风险管理方法。本文以FISHER判别分析为出发点,对个人信用进行实证评估,探讨了该法的现实有效性。
关键词：
FISHER判别分析 个人信用评估
[期刊] 工业工程
[作者]
李天恩 何桢
在两维空间中,当关键质量特性之间存在相关关系并且预定义故障类之间重叠时,传统的模糊聚类算法FCM对双故障并发的识别率会下降。为了提升对重叠并发双故障的识别率,一种新算法PILDA被提出,该算法提出的主成分修整能够消除重叠的影响,而双故障判别区间确定的方法则能够实现对未预定义的并发双故障的识别。经过864种不同相关关系和均值偏移量的故障组合仿真实验,结果表明PILDA能有效识别并发故障及预定义单发故障,平均识别率为84.94%,明显高于FCM的58.13%。该方法具有一定的应用价值。
关键词：
线性判别分析 主成分修整 判别区间
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
秦丰 刘东霞 孙炳达 阮柳 马占鸿 王海光
为实现苜蓿叶部病害的快速准确诊断和鉴别,基于图像处理技术,对常见的4种苜蓿叶部病害(苜蓿褐斑病、锈病、小光壳叶斑病和尾孢菌叶斑病)的识别方法进行探索。对采集获得的899张苜蓿叶部病害图像,利用人工裁剪方法从每张原始图像中获得1张子图像,然后利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法进行病斑图像分割,得到4种病害的典型病斑图像(每张典型病斑图像中仅含有1个病斑)共1 651张。基于卷积神经网络提取病斑图像特征,建立病害识别支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果表明:
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
胡维炜 张武 刘连忠
利用中值滤波结合k均值聚类的方法分割出小麦白粉病、条锈病和叶锈病叶部病斑,分别采用颜色矩和灰度共生矩阵的方法提取病斑的颜色特征和纹理特征参数,设计了一种基于Variance算法初选与序列浮动前向选择搜索算法(SFFS)相结合的特征选择方法,选择出优良的特征子集,实现对小麦3种叶部病害的识别。试验以SVM为分类器,利用特征选择方法获得的特征子集识别准确率为99%,与采用主成分分析(PCA)方法进行特征降维获得的子集的识别准确率比较,能有效降低特征维度,提高识别准确率。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
杨睿 宾俊 苏家恩 汪华国 王文伦 何承刚 陈颐 邹聪明
为提高鲜烟叶成熟度的识别精度,提出基于近红外光谱和图像识别的多源信息融合技术的烟叶成熟度判别方法:利用随机森林(RF)方法分别建立近红外光谱判别模型、图像判别模型和多源信息融合判别模型,对烟叶成熟程度进行检测。近红外光谱模型对红花大金元、K326和云烟87等3个烤烟品种烟叶成熟度的识别正确率分别为91.27%、90.43%、89.44%,图像模型的识别正确率分别为86.20%、86.96%、81.23%,融合模型的识别正确率分别为94.08%、94.78%和92.96%。与近红外光谱模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了3.93%;与图像模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了10.83%。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
杨睿 宾俊 苏家恩 汪华国 王文伦 何承刚 陈颐 邹聪明
为提高鲜烟叶成熟度的识别精度,提出基于近红外光谱和图像识别的多源信息融合技术的烟叶成熟度判别方法:利用随机森林(RF)方法分别建立近红外光谱判别模型、图像判别模型和多源信息融合判别模型,对烟叶成熟程度进行检测。近红外光谱模型对红花大金元、K326和云烟87等3个烤烟品种烟叶成熟度的识别正确率分别为91.27%、90.43%、89.44%,图像模型的识别正确率分别为86.20%、86.96%、81.23%,融合模型的识别正确率分别为94.08%、94.78%和92.96%。与近红外光谱模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了3.93%;与图像模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了10.83%。
[期刊] 华北农学报
[作者]
裴鑫德
根据玉米穗上叶夹角，穗上叶叶向值与棒三叶叶向植三个指标研究了玉米株型的判别模型，并按紧凑型、近紧凑型、近松散型与松散型对玉米株型进行四级分类，由对１５个自交系玉米的上述三个指标应用逐步判别分析方法建立玉米株型判别模型，回报准确率达１００％，在此基础上又对３０个玉米杂交种进行株型判别亦收到了较好效果。说明应用逐步判别分析方法建立玉米株型判别模型对玉米株型的判别是可行的，有实际应用价值，对玉米株型育种有参考意义。
关键词：
玉米,株型,判别模型
[期刊] 林业经济
[作者]
翟东升 曹运发
以我国上市公司为研究对象,运用统计方法选取有效建模变量,建立了Fisher判别分析预测模型,对上市公司的信用状况进行了实证分析。研究结果显示该模型总的判别准确率为90.38%,与国内已有的研究成果相比有较高的判别准确性,对于证券投资者和分析人员在现有的条件下运用现代信用风险度量模型具有重要的应用价值。
关键词：
上市公司 信用风险 Fisher判别分析
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
尹祺 束磊
研究了在高维环境下的可解释分类问题，即特征的数量p非常大，而观测的数量是有限的。这种高维情况广泛存在于生物学、工程学和社会科学等领域。线性判别分析（LDA）是解决这一可解释分类问题的典型方法。然而，在高维情况下，LDA是不适合的，原因有二。首先，组内协方差矩阵的标准估计是奇异的；因此，不能使用传统的判别规则。第二，当p很大时，由于涉及p个特征，从LDA得到的分类规则是很难解释的。在这种情况下，受最优子集选择的原始-对偶活跃集算法的启发，我们提出了一种基于?0约束的稀疏线性判别分析方法，该方法在进行线性判别分析时施加了一个稀疏性标准，使分类和特征选择同时进行。在模拟和真实数据上的数值结果表明，与现有的替代方法相比，我们的方法取得了有竞争力的结果。
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