摘要：为解决领域适应过程中基于全局分布适配的特征变换造成的类别结构损失和局部特征损失问题,提出一种结合判别分析和分布差异约束的领域适应方法。构造领域数据分布均值距离度量用于领域间分布适配;构造类散度度量用于保持类别判别结构;基于数据局部分布信息设计不同类型的差异权重,分别用于约束域分布距离度量和类散度度量,实现判别保持和局部保持的联合优化;基于上述度量最优化的特征变换,将源域和目标域数据投影到子空间中实施分类任务。所提出的方法在领域适应过程中不仅能够缩小领域间分布差异,且兼顾类别判别保持和数据局部特征的保持,能有效提升域外数据重用的性能。在28组跨领域分类任务上的实验结果表明,所提出的方法在评价指标上优于已有的相关方法。

摘要：近红外光谱(NIRS)在定量和判别分析中已得到广泛应用,化学计量学在其中发挥了重要作用,但仍需要建立基于新原理的方法,简化数据处理和建模过程,使近红外光谱分析更加方便、更加快速。多元光学计算(MOC)技术通过设计合适的光学滤波器可以在光谱测量的同时,根据光谱的整体形状得到定性定量结果。作为一种新的测量和计算方式,近年来在光谱分析领域逐渐得到应用。基于多元光学计算的原理,基于主成分分析和Fisher判别准则设计了近红外光谱的判别滤波器,将近红外光谱投影到二维空间,并在二维空间中计算每一类样品的置信椭圆作为模型进行判别分析。预测样本在二维空间的投影与模型的距离可以作为判别参数,判别值小于等于1时预测样品与模型样品判别为同一类别,否则判别为不同类别,且距离越大,差异性越大。采用460个不同部位的烟叶样品和73个不同生产厂家的药品对所建立的方法进行了测试,表明了方法的准确性。对于三类不同部位烟叶样品和四类不同厂家生产的药品,预测结果的真阳性率可以达到90%以上(除上部烟叶样品外),药品的真阳性率高达95%以上。但烟叶样品的假阳性率仍有些偏高,对于光谱极为相似的实际生产样品结果仍属可接受范围。所建立的方法可推广到其他应用领域,广泛用于基于近红外光谱的质量控制、产品检测、生产一致性监控等。

摘要：判别分析是根据所研究的个体的观测指标来推断该个体所属类型的一种统计方法,对已知分类的数据建立由数值指标构成的分类规则，然后把这样的规则应用到未知分类的样本去分类。该文以判别分析中的线形判别分析和Mahalanobis距离判别分析作理论依据, 提出一种数据分析库的设计和实施方案,该系统在数据分析方面的研究和应用中有一定的特色。

摘要：采用平衡随机分组设计对课堂提问教学法和满堂灌法进行对比试验，判别分析表明，前者相对于后者，对促进学生的总成绩和学习综合能力都具有显著的优越性。

摘要：尝试在药物设计构效关系研究中引入分层聚类与判别分析相结合的数量化方法,并以芳氧基乙酰肼衍生物对单胺氧化酶的抑制率为例,具体说明了该方法的实现步骤和结果分析。该方法所得的结果直观生动,可以在实际实验之前较明显地判别出新样本(化合物)的活性属类,对化合物进行活性预测,以指导新化合物的合成。该方法为药物分子设计中判断未知化合物的生物活性提供了新的思路。

摘要：通过查阅资料并结合生活经验了解到糖、醋、酪蛋白酸钠、紫苏油可能具有解辣效果。设计品尝实验对这几种物质的解辣效果进行感官评价,建立解辣效果评价方法,采用逐步判别分析检验建立判别函数,并对物质的解辣效果进行评价,最终利用回代估计法和刀切法对判别函数进行检验。研究结果显示酪蛋白酸钠、醋、紫苏油对解辣效果有贡献,糖对解辣效果无贡献,其标准化函数系数分别为1.015、0.339、0.144,对解辣效果的影响力由大到小分别是酪蛋白酸钠、醋、紫苏油。以这3个指标建立判别函数对样品进行分类并作出散点图,结果表明取得的判别模型可以将4种解辣效果等级区分开来。回代估计法及刀切法检验正确率分别为98%和88%,表明该判别函数方程判别性稳定,结果可靠。本研究建立的评价系统可有效评价不同物质的解辣效果,值得推广应用。

摘要：局部线性回归分类器(locality-regularized linear regression classification,LLRC)在人脸识别上表现出了高识别率以及高效性的特点,然而原始特征空间并不能保证LLRC的效率。为了提高LLRC的性能,提出了一种与LLRC相联系的新的降维方法,即面向局部线性回归分类器的判别分析方法(locality-regularized linear regressionclassification based discriminant analysis,LLRC-DA)。LLRC-DA根据LLRC的决策准则设计目标函数,通过最大化类间局部重构误差并最小化类内局部重构误差来寻找最优的特征子空间。此外,LLRC-DA通过对投影矩阵添加正交约束来消除冗余信息。为了有效地求解投影矩阵,利用优化变量之间的关系,提出了一种新的迹比优化算法。因此LLRC-DA非常适用于LLRC。在FERET和ORL人脸库上进行了实验,实验结果表明LLRCDA比现有方法更具有优越性。

摘要：针对目前人脸识别算法的误识率高、鲁棒性差等不足,设计一种基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法,以获得更优的人脸识别结果.首先对人脸图像进行分块,提取每个子块的局部特征,并判别分析提取人脸的全局特征;然后通过低秩投影选择对人脸识别结果贡献较大的特征组成特征向量;最后采用最小二乘支持向量机根据"一对多"的原则建立光照人脸识别的多分类器,并对多个人脸数据库进行仿真实验.实验结果表明,该算法可找到最优人脸识别特征子集,降低光照人脸的误识率,人脸识别速度得到明显提升,且人脸识别效果优于其他人脸识别算法.

摘要：借助判别分析的方法 ,研究利用手感与纤维形态结构、纱线结构、织物结构的关系 ,将新合纤织物进行分类 ,尝试建立定量化的织物手感性能的设计依据。

摘要：混凝土抗渗性直接影响着混凝土的耐久性,为解决传统试验方法耗费大量时间的不足,提出用未确知判别分析模型对多种配合比的混凝土进行渗透性仿真计算。该研究成果可以减少混凝土试配次数,节约大量的人力、物力和时间,为高性能混凝土的研究发展奠定了基础。结果表明此模型的可靠度很高,可以用于混凝土渗透性的设计及评估。实例分析表明,建立的未确知判别分析模型预测精度高,为混凝土抗渗性能预测提供一条新途径。