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101.
根据随钻地震的原理以及时间序列建模的知识,结合已经有的随钻地震信号记录和地层相关资料建立模型,利用判别分析的方法,判别其他待判地层的相关性质,如地层压力、流体性质、岩性等,特剐是判别钻进过程中钻头前方的地层性质。  相似文献   
102.
偏最小二乘法(PLS)在体育科研中的应用与实践   总被引:2,自引:1,他引:1  
偏最小二乘法(PLS)是一种集多元线性回归法(MLR)和主成分回归法(PCR)的基本功能于一体,对高维度数据具有强大的处理能力的模式识别方法,目前已在生物信息学、药学、社会科学等领域得到了广泛的应用,而在体育学领域,PLS的研究与应用相对缓慢,其功能还有待于更多的研究与开发.以参加第15届亚运会中短距离比赛的中国游泳队男运动员的核磁共振(NMR)数据为例,通过与SPSS软件中常用的主成分分析法(PCA)降维及线性判别分析(LDA)数据处理效果进行比较,阐述PLS分析的优越性,以及如何利用PLS进行降维、发现异常数据、分析自变量因子(各观测指标)的重要性程度和实现判别分析.  相似文献   
103.
采用多因素分析方法从目前普遍认可的反映科技期刊学术水平的多项评价指标中筛选出影响作用大的指标,构建期刊学术水平评估指标体系.依据新的评估指标体系建立期刊方阵四类判别函数模型,用于学术期刊的综合评估.参考文献9.  相似文献   
104.
文章介绍了建立进口铁矿产地品牌识别模型的方法.利用X射线荧光光谱法、红外吸收法、发射光谱法等常规方法测定所收集的进口铁矿样品中的主次元素含量,选择其中Al2O3、 SiO2、 Fe、K2O、Cr、CaO、MgO、V2O5、 TiO2、 MnO、Na2O、P、As、S、Ni、Zn、Pb共17种元素进行含量分析.在大量检测...  相似文献   
105.
采用微波消解法处理样品,ICP-MS和ICP测定蛇中43种无机元素含量,利用主成分分析、正交偏最小二乘判别分析和线性判别分析对乌梢蛇、酒乌梢蛇、金钱白花蛇、酒炒金钱白花蛇中无机元素含量数据进行统计分析。结果表明:Li、Cr、Mn、Ni、Zr、Y、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Gd、Tb、Dy、Ho和Tm 16种元素在4种蛇样品中相对含量趋势基于一致,4种蛇样品中,乌梢蛇中Cu、Ti含量高,Zn含量低,酒乌梢蛇中V、As、Mo、Cd、Sb、Co、Sr、Ba含量高;金钱白花蛇中Lu含量高,酒炒金钱白花蛇中Ga、Fe、Al含量高,不同蛇样品具有独特的无机元素含量。主成分分析提取的5个主成分,累计方差贡献率为84.38%;主成分分析和OPLS-DA可以完全区分乌梢蛇和金钱白花蛇;线性判别模型对乌梢蛇、酒乌梢蛇、金钱白花蛇、酒炒金钱白花蛇的判别正确率为100%.实验结果证明基于蛇样品中无机元素含量所建立的判别模型可以有效的识别乌梢蛇、酒乌梢蛇、金钱白花蛇、酒炒金钱白花蛇,为蛇的真伪、分类判别提供基础数据和技术支撑。  相似文献   
106.
欲探索出2019年男篮世界杯不同梯队的球队胜负的关键性影响因素,主要采用数理统计法对比赛的技术指标进行判别分析.研究结果显示:(1)依据本届世界杯最终成绩排名可将32支参赛队伍划分为3个梯队.(2)逐步判别分析表明:第一梯队比赛胜负的有效判别指标为:防守篮板球、助攻、罚球投篮数、失误;第二梯队比赛胜负的有效判别指标为:...  相似文献   
107.
用统计分析方法对区域经济状况进行分类比较研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用统计资料 ,从消费支出的角度 ,运用多元统计分析中的聚类分析及判别分析的方法 ,建立数学模型 ,对我国不同地区经济发展水平进行分类比较研究 .  相似文献   
108.
综合运用专家访谈、问卷调查、数理统计、资料收集等方法对我国残疾人举重国家队运动员进行研究.专家访谈和文献资料均表明,心理因素对高水平残疾人运动员具有特殊意义,通过因子分析,在心理因素的37个维度上,筛选了10个主因子,通过聚类分析和判别分析,建立了残疾人举重运动员不同心理素质的判别方程模型,初步探索了构成残疾人举重运动员专项心理素质结构的三个主因子和16个维度.  相似文献   
109.
文章针对图书损坏现象,提出一种基于特征提取的快速图书损坏鉴评方法。对出借和归还时图书的正反侧三面图像进行差异度检测,评判图书损坏是否超过损坏阈值;找到差异度位置区域,并利用一种新的有监督的分析方法对该区域进行特征提取,继而分类匹配,判定损坏类型和损坏程度,提示图书馆工作人员及时进行图书修复,督促读者爱护书籍,养成良好的阅读习惯。同时,文章采集某高校图书馆内的1000本纸质藏书,将所提方法与传统的特征提取方法进行对比实验,结果表明文章所提方法的识别精度更高。  相似文献   
110.
于娜 《考试周刊》2014,(23):156-156
分类或分组是多元统计学习的一个重要内容,聚类分析、判别分析、主成分分析及可视化分析都可以对变量或样本进行分类或者分组。每种分类方法不同,结果和解释的出发点也不同,但各种分类方法之间又有着千丝万缕的关系。本文从区别和联系的角度对这几种方法作简要阐述,希望对学习数据的分类问题有所帮助。  相似文献   
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