基于小波变换的脑电信号特征提取及分类

在脑机接口中,基于小波变换法和AR模型法结合线性判别准则对两类思维任务进行特征提取及分类,提出以小波系数均值经K-L变换作为特征,用Fisher判别准则进行分类.结果表明,这种方法可以利用少量的数据提取脑电信号的特征,具有比较好的分类效果.     

基于小波变换的脑电信号特征提取及分类

在脑机接口中,基于小波变换法和AR模型法结合线性判别准则对两类思维任务进行特征提取及分类,提出以小波系数均值经K-L变换作为特征,用Fisher判别准则进行分类。结果表明,这种方法可以利用少量的数据提取脑电信号的特征,具有比较好的分类效果。     

高速公路暴风雪实时预警级别判别

通过分析暴风雪天气对交通的影响,建立暴风雪预警体系,将暴风雪预警分为灾前和灾时预警两个连续过程。其中灾时预警采用显式预警方法,选取降雪量与其对高速公路交通的影响,依据Fisher判别法则建立暴风雪预警级别判别模型,并提出暴风雪实时预警级别判别评价方法。通过实例验证了暴风雪预警级别判别模型的可靠性,进一步证明该模型可用于高速公路暴风雪预警级别判别,可以为保障暴风雪天气下高速公路安全运营提供技术参考。     

基于matlab/simulink的车辆建模与故障分析

利用matlab/simulink软件,用框图和子系统封装的方法建立铁道车辆线性动力学模型.在路面激励作用下,经过仿真测得车体及转向架在正常运行和悬挂故障时不同的振动加速度响应,重点分析了在垂向一、二系悬挂故障时,检测信号在时域和频域上各自具有的故障统计特性,同时考查了不同位置悬挂故障叠加、轨道随机不平顺和车辆运行速度对数字特征的影响,并提出以振动加速度统计特性来判别悬挂故障的方法.     

基于二元Logistic回归的犹豫区判别模型研究

以每个周期内最后一个通过和第一个停止的机动车为对象进行观测研究.利用二元Logistic回归理论,建立犹豫区判别模型,同时通过北京市典型交叉口实例获取了国内驾驶特征下的犹豫区判别模型,解决了犹豫区消除设施的工作状态选择问题.     

三大统计学派推断思想的比较研究——以贝伦斯—费歇尔问题为例

本文介绍了贝伦斯-费歇尔问题的历史及三大统计学派在此问题上的主要解决方法,从一个侧面反映了奈曼置信推断、贝叶斯辩证推断与费歇尔信念推断思想的差异。     

基于岭回归-马氏距离的隧道围岩分类预测方法的研究

基于岭回归与马氏距离判别法的基本原理,选取岩石质量指标RQD、完整性系数Kv、单轴饱和抗压强度Rw、纵波波速Vp、弹性抗力系数Ko和结构面摩擦系数f作为评价指标,通过岭回归分析确定其权重系数,根据权重系数的大小剔除权重较小的指标,最终采用Rw,Ko和f建立马氏距离判别模型,并利用广东省某隧道工程进行模型检验。结果表明：岭回归-马氏距离判别法预测结果与实际相吻合,从而验证了岭回归-马氏距离判别法用于围岩分类预测是可行的。最后,运用建立的岭回归-马氏距离判别模型对东深供水改造工程隧洞围岩进行预测,经计算分析发现,所选洞段围岩判别结果与《水工隧洞设计规范》（SL279-2002）的分类结果一致,进一步证明了该方法用于隧道围岩分类预测的合理性及有效性。     

基于收敛模式的围岩判别方法研究

为了研究隧道收敛模式与围岩类别相关性,将监控量测数据用于围岩判别,研究了常用围岩分类指标以及围岩判别分析中判别指标选取的问题.通过对量测数据进行回归分析提取收敛模式,提出了采用收敛模式指标作为判别因子建立围岩判别模型的方法.     

基于多维数据的高速公路服务水平实时判别方法

随着高速公路的不断发展,交通信息逐渐呈现多元化,而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别,对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响,选用车速、密度作为高速公路服务水平评价指标,结合最小二乘支持向量机与聚类分析相关算法,提出了一种基于多维数据的高速公路服务水平实时判别模型,以实现对高速公路服务水平的参数预测及实时判别.选用河北省237 360组训练样本数据和6 048组预测样本数据验证了该模型的有效性.结果显示,该模型获得了较高的判别精度和较好的预测效果,是一种有效的高速公路服务水平实时判别方法.     

中国房地产上市公司财务危机预警基于Fisher模型的实证分析

房地产业企业作为一个资金密集型的行业,发生财务危机的可能性逐步加大.鉴于Z3预警系统的局限性,本文通过运用SPSS统计软件和Fisher判别模型,构建了适合我国房地产行业财务危机预警的判别分析模型,包括内容有:Fisher模型介绍,样本数据的选取,模型变量的选取,建立模型,Fisher模型的有效性检验.