贝叶斯判别与逐步分类判别的融合

首先对贝叶斯判别和逐步分类判别作了简单介绍,在分析两种判别方法的各自优势后,提出了将二者结合的运用方法,先应用逐步分类判别剔除多余变量,再利用贝叶斯判别构造判别式,给出贝叶斯逐步分类判别的具体计算步骤,通过计算实例说明此种方法是行之有效的。     

动物性情特性分类及性情判别方法的研究进展

家畜的性情特征与动物生产密切相关,本文主要对近年来国内外在动物性情的分类、判别方法、遗传背景等方面进行综述,较系统地阐述动物性情分类及其性情判别方法,以期为动物性情特征与判别以及动物性情与动物生产关系的进一步研究提供基础资料。     

基于空间插值数据支持下新疆伊犁地区草地类型判别与分类研究

在遥感和地理信息系统技术支持下,我国草地类型学研究有新的进展。本研究在伊犁地区草地群落高度、盖度、地上生物量、地下生物量、草地表层土壤容重、土壤全碳、土壤有机碳、土壤全氮、土壤全磷等空间分布数据的基础上,通过对不同草地类型不同指标的特征值分析,研究确定各草地类型不同指标的阀值范围,采用决策树分类法,实现新疆伊犁地区草地类型自动判别。研究结果表明,利用伊犁地区不同草地类型在群落高度、盖度、地上生物量、地下生物量、草地表层土壤容重、土壤全碳、土壤有机碳、土壤全氮、土壤全磷9个指标的特征值作为草地类型划分的依据,可以简单直观地反映各类草地的空间分布面积和分布范围,与20世纪80年代草地调查数据比较,分布趋势一致,结果可靠。同时,本研究为伊犁地区草地资源利用管理提供基础,为伊犁地区草地资源监测和信息管理平台建设提供依据,对于指导新疆伊犁地区草地畜牧业生产具有现实意义。     

草原综合顺序分类法的新改进：：Ⅲ.类的典型性判别与判别系统

草原综合顺序分类的第一级－类采用数量化的分类方法，本文根据体系，应用距离法及距离有关的典型性指数判别草原的类型及其典型性，方法直观简明，判断准确，并易于应用。     

宁夏六盘山自然保护区环颈雉秋季栖息地的选择

2007年和2008年9～10月,在宁夏六盘山国家级自然保护区采用样带法对环颈雉的栖息地选择进行了研究。共测定了31条样带上的91个环颈雉栖息地利用样方和100个任意样方的12个生态因子。结果表明环颈雉偏好利用草原和草甸,避免选择其他4种植被类型;偏好利用无树的生境,随机利用以桦和椴为优势乔木的生境,避免其他4种优势乔木的生境;偏好位于阳坡的生境,随机利用半阳坡和半阴坡的生境,避免利用阴坡的生境;偏好选择下坡位的生境,随机选择中坡位的生境,避免选择上坡位的生境。对利用样方和任意样方进行Mann—WhiteyU检验,表明环颈雉对乔木密度、灌木密度、草本覆盖度、坡度、海拔高度和人为干扰距离存在显著差异。与任意样方相比,环颈雉的利用样方以乔木密度低、灌木密度高、草本覆盖度高、坡度小、海拔低、人为干扰距离近为主要特征。从逐步判别分析的结果看出,在区分环颈雉利用样方与任意样方上有一系列生态因子发挥作用,依照贡献值的大小依次为草本覆盖度、灌木密度、海拔高度和乔木密度。由这4个变量构成的方程在对利用样方和任意样方进行区分时,正确判别率可以达到87．5％。秋季环颈雉的栖息地选择主要与食物条件有关。     

贝叶斯统计的教学研究

目前贝叶斯思想还未真正融入大学课堂,实际教学中弱化了贝叶斯统计的思想和应用。贝叶斯统计在处理极端问题时往往比极大似然更符合人们的理念,更显著反映数据的指向性。近年来贝叶斯统计为牵引的随机模拟技术的蓬勃发展,使得大量的验证性试验可以通过计算机模拟完成,更加拓展了应用范围。文中就贝叶斯统计阐述了教学过程中的一点思考和研究。     

东方白鹳天然巢址与人工巢址选择比较研究

2008和2009年的3～5月,对扎龙、洪河、兴凯湖3个自然保护区东方白鹳的巢址选择进行了研究,共测量24个巢址。研究表明,人工巢和天然巢在植被类型、巢基牢固度、巢基类型及距树林距离等因子上差异显著,逐步判别分析表明在区分天然巢和人工巢址生境方面有4个因子发挥重要作用,依照贡献值大小依次是：巢基类型、巢间距、距树林距离、巢基牢固度,正确率达91.7%。主成分分析表明,影响巢址选择的主要因子有4种,依次为食物因子、安全因子、取材因子、巢基因子。     

化学防控对草原毒草白喉乌头高光谱特性及其识别的影响

掌握毒害草在化学防控后的光谱差异及识别效果变化是实现大面积遥感监测防控效果的基础。本研究以白喉乌头(Aconitum leucostomum)为识别对象,试验在5月下旬(化学防控前)、6月下旬(防控后15 d)以及7月中旬(防控后30 d)进行,分析其光谱变化,筛选特征波长并建立Fisher判别模型进行识别。结果表明：防控处理后,白喉乌头在600~710 nm波段内反射率升高,在770~1 075 nm波段内反射率降低;其他牧草在720~1 075 nm波段内的反射率表现为6月升高,7月无明显差异;各月份的敏感识别波段不相同,主要分布在399~404 nm波段、512~578 nm波段、684~718 nm波段、775~778 nm波段以及979~1 075 nm波段内;5月未防控乌头识别效果最好,识别精度为96.00%,防控处理后6月、7月的药害乌头识别精度分别为73.33%,78.00%。总体而言,化学防控降低了白喉乌头的识别精度,但防控30 d后药害乌头的光谱会产生明显变化,增加其识别精度。     

蜜源植物与非蜜源植物的判别

蜜源植物与非蜜源植物的判别·福建农业大学蜂学系（３５０００２）柯贤港我国疆域辽阔,地理位置特殊,南北跨越热带、亚热带、暖温带、温带和寒温带,地形地势复杂多样,各地气候条件千差万别,因此蜜粉源植物种类是世界上最多的国家,能采得商品蜜和蜂花粉的重要蜜粉源...     

基于贝叶斯网络学习模型的客户关系管理研究

数据挖掘是实施客户关系管理的关键技术,近年来成为人们研究的热点。针对传统数据挖掘技术的不足,本文提出了贝叶斯网络学习模型。通过研究客户关系管理网络学习过程的特点,证明了贝叶斯网络在客户关系管理中应用的有效性和可行性。实证分析表明:与传统挖掘技术相比,贝叶斯网络学习模型结合先验信息和后验信息,能够更准确地反映客户数据间的潜在关系。     

关于全概率公式与贝叶斯公式的教学探讨

概率是《概率论与数理统计》这门课程研究的源头问题。本文从学生的生活实例中,引出全概率公式和贝叶斯公式,并加以推导,通过引经据典,对学生进行情感教育,收获了良好的教学效果。     

如何判别麸皮的好坏

1)闻,新鲜的麸皮有淡淡的麦香味,反之,则没有,甚至有臭味。2)摸(抓),水分干的麸皮,用手抓紧松开,麸皮立即就会散开,散开慢的,说明水分大。3)仔细看,有特别白、特别细的白粉,说明掺有滑石粉;皮发绿黄的,说明有稻糠的加入。     

贺兰山蓝马鸡春夏季对栖息地的选择

2008年4～8月,在贺兰山利用痕迹检验法和直接观察法对蓝马鸡春夏季的栖息地选择进行研究。通过在选定的15条沟段里进行调查,春夏季分别测定了135个和126个样方的16种生态因子。结果表明,春夏季贺兰山蓝马鸡在优势乔木、灌木密度、灌木高度、灌木距离、坡向、坡位、海拔高度、人为干扰距离和隐蔽级上差异极显著（P〈0.01）,而其余生态因子无显著差异（P〉0.05）,相对于春季生境而言,贺兰山蓝马鸡夏季更偏爱选择灌木密度小、高度低、距离近,海拔较高,人为干扰距离较远,隐蔽程度较高的栖息地。典则系数显示春夏季蓝马鸡的栖息地选择存在一定的重叠和分离,Wilk＇sλ值显示春夏季蓝马鸡的生境选择具有较高的差异性（Wilk＇sλ=0.692,x~2=121.769,df=12,P〈0.001）。逐步判别分析表明在区分春夏季蓝马鸡栖息地选择方面有一系列生态因子发挥作用,依照贡献值的大小依次为海拔高度、人为干扰距离、灌木高度、隐蔽级、灌木密度和乔木高度,由这6个变量构成的方程对春夏季蓝马鸡生境的正确区分率达到84.6%,其中对春季的误判率为15.4%,对夏季的误判率为17.2%。     

核电站SGTR事故的监测判别和人员响应

SGTR事故的监测判别是核电站判断是否发生一回路向二回路泄露的标准,也是人员采取相关行动的重要依据。本文主要阐述了核电站SGTR事故的监测判别方法和人员在事故后的响应。     

基于贝叶斯网络的手写数字识别的研究与应用

手写数字识别在很多领域都具有广泛的应用前景,为了提高手写数字识别的精度,建立了能够针对不确定、不精确信息作出有效推理的贝叶斯网络模型。首先通过二值化、细化、归一化等方法对手写数字进行预处理,利用粗网格特征提取方法提取特征值,然后使用基于关联规则的贝叶斯网络分类器算法区分手写数字,最后通过实验验证方法的有效性。实验结果表明,贝叶斯网络分类模型有较强的分类能力,是一种有效的手写数字识别模型。     

基于客户忠诚度的贝叶斯网络更新学习研究

随着网络的发展,网上购物成为人们一种新新的生活方式,客户如何从数以万计的商品中选出最合心意的产品,如何满足各种用户不同的个性化需求成为目前首要解决的问题。本文将用户上网的数据记录进行筛选,加入客户的忠诚度作为贝叶斯网络更新学习的参数,用以更新不断变化的用户需求,使得企业对网上用户的服务更加具有个性化。     

单声部音乐节奏感知的贝叶斯模型

节奏是音乐重要的形式要素之一,也是支撑音乐形态的骨架,模拟音乐节奏感知无论是对音乐教育还是对音乐研究者的发展都会起到很大的推动作用。首先引入一种节奏感知模型,由提取的音乐结构通过计算机生成音乐节奏,并将该过程作为节律栅输出,体现了音乐感知结构可视化的结果,该音乐节奏感知过程的模拟将推广到不同时期不同类型的音乐上。     

饲料原料品质的感官判别方法

饲料原料包括大豆、豆粕、玉米、鱼粉、氨基酸、杂粕、乳清粉、油脂、肉骨粉、谷物等十余个品种。随着养殖业和饲料业的快速发展,尤其是近期饲料原料价格一路上涨,许多原料生产商为增加收益,在一些饲料原料的质量上做文章,假冒及低劣的饲料原料也随之出现。一些低劣的原料营养成分低、有毒有害成分超标,畜禽采食后,将引起代谢障碍及中毒性疾病,严重危害畜禽的健康。