利用小波去噪进行步态加速度信号预处理

针对步态识别方法中加速度信号的去噪问题,提出了一种利用复合评价指标及小波熵进行步态加速度信号小波去噪的参数优选方法。均方根误差和平滑度的变化率随小波分解层数的增加表现出单调性和负相关性,根据该特性使用改进熵权法构建了一种复合评价指标,通过构建的复合评价指标确定不同小波基处理步态信号时的最优分解层数,根据步态信号小波分解后低频系数的小波熵大小来确定每一分解层次的最优小波基。实验结果表明,所提方法确定的小波去噪方案可以满足步态信号研究的滤波要求。     

附有相对权比的加权总体最小二乘联合平差方法

采用不同类数据联合平差时，不仅观测向量含有误差，其对应的系数矩阵也通常受到误差的影响。将加权总体最小二乘方法应用于多类观测数据的联合平差模型，推导相应迭代计算方法，以相对权比权衡各类数据参与联合平差的比重。设计了多种方案，并给出了确定相对权比的判别函数最小化方法。结果表明，验前单位权方差法与总体最小二乘方差分量估计方法具有一定的局限性，当验前信息不准确或者总体最小二乘方差分量估计方法不可估时，判别函数为$\mathop {\mathop \sum \limits_{i = 1} }\limits^{{n_1}} \left| {{{\widehat {\bar e}}_{{1_i}}}} \right| + \mathop {\mathop \sum \limits_{j = 1} }\limits^{{n_2}} \left| {{{\widehat {\bar e}}_{{2_j}}}} \right|$的判别函数最小化法能取得较优的参数估值结果。     

应用两总体判别分析法对试油层位进行优选

把油水同层作为有利试油层位含油气性的下限，通过提取试油层位的4种地质参数，利用两总体判别分析法，建立有利试油层位和不利试油层位的判别函数，根据判别函数并结合测井解释资料对试油层位进行优选．     

用数理统计法判别确定化合物的化学键型

本文在研究键能键长比和电负性差值关系的基础上,运用数理统计的方法判别分析并确定化合物的化学键型。     

多参数定量研究流动单元的方法——以鄂尔多斯盆地W93井区为例

多参数识别是流动单元研究的发展方向,判别参数选择是多参数识别流动单元的关键。以鄂尔多斯盆地W93井区延长组长6河流相储层为例,应用SPSS统计分析软件,通过对表征储层的11项属性参数判别流动单元的能力及参数之间的相关性分析,选取渗透率、有效厚度、渗流系数、储能系数、流动层指数、油藏品质指数6项参数作为W93井区流动单元判别参数,建立了流动单元判别函数,研究了各油层组流动单元特征。研究表明,本区的河流相储层可以划分为为A、B、C、D 4类流动单元,分别分布在水下分流河道、河口坝、决口扇、分流间湾和水下天然堤微相中。不同的流动单元具有不同的渗流能力和储集能力,因此油田开发生产中应采取不同的开发对策。     

人工神经网络方法在鹤壁汛期降水预报中的应用

在用经验统计方法和降水判别函数进行24 h和12 h晴雨预报的基础上,再用BP人工神经网络建立降水量级预报模型.经2003年汛期试用,预报准确率高于上级指导预报准确率,12 h预报准确率高于24 h预报准确率.     

利用FY-1D全球数据监测北极冰雪覆盖

利用FY-1D极轨气象卫星全球数据(GDPT)4个通道资料选取了北极冰雪样本2 366个、云2 024个,陆地1 602个,水体1 648个,分析各类别的光谱特征和纹理特征,利用光谱特征从图像上识别出陆地、水体和部分云,根据冰雪和云纹理特征不同用贝叶斯判别方法建立类别判别函数进一步对北极冰雪与云进行分类,然后通过5 d合成,得到北极地区完整的冰雪覆盖范围.所得结果与NOAA/NESDIS的IMS提供的北半球日积雪产品检验分类结果相比较,一致率达到70 %以上.     

中国大陆余震序列类型的综合判定

在对中国大陆294次5级以上地震序列主震后不同时段、11个单项序列参数计算结果的基础上,分别建立不同时段、以不同序列参数为自变量的Fisher判别函数,用于序列类型的综合判定。在Fisher判别函数建立过程中,除以常规序列参数作为函数自变量输入外,还引入主震滑动角参数,以使判别函数在一定程度上包含主震破裂形式的信息。统计结果表明,序列类型识别正确率随资料长度(震后时段)增加而提高。不同类型序列的识别正确率不同,孤立型序列的识别正确率大于0.93,主余型序列的识别正确率为0.73~0.93,多震型序列的正确识别率为0.57~0.86,均明显高于随机投票0.33的自然对应率,因而其序列分类能力应得到正的评分。     

利用正交变换的二次判别方法在春季倒春寒长期预报中的应用

运用正交变换的二次判别函数作玉林地区春季倒春寒长期预报，效果良好，可供日常预报工作使用。