Coal and gas outburst is a serious dynamic disaster that occurs during coal mining and threatens the lives of coal miners. Currently, coal and gas outburst is commonly predicted using single indicator and its critical value. However, single indicator is unable to fully reflect all of the factors impacting outburst risk and has poor prediction accuracy. Therefore, a more accurate prediction method is necessary. In this work, we first analyzed on-site impacting factors and precursors of coal and gas outburst; then, we constructed a Fisher discriminant analysis (FDA) index system using the gas adsorption index of drilling cutting ${\Delta}h_2$, the drilling cutting weight S, the initial velocity of gas emission from borehole q, the thickness of soft coal h, and the maximum ratio of post-blasting gas emission peak to pre-blasting gas emission $B_{max}$; finally, we studied an FDA-based multiple indicators discriminant model of coal and gas outburst, and applied the discriminant model to predict coal and gas outburst. The results showed that the discriminant model has 100% prediction accuracy, even when some conventional indexes are lower than the warning criteria. The FDA method has a broad application prospects in coal and gas outburst prediction.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.12
no.3
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pp.250-255
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2012
Face recognition has wide applications in security and surveillance systems as well as in robot vision and machine interfaces. Conventional challenges in face recognition include pose, illumination, and expression, and face recognition at a distance involves additional challenges because long-distance images are often degraded due to poor focusing and motion blurring. This study investigates the effectiveness of applying photon-counting linear discriminant analysis (Pc-LDA) to face recognition in harsh environments. A related technique, Fisher linear discriminant analysis, has been found to be optimal, but it often suffers from the singularity problem because the number of available training images is generally much smaller than the number of pixels. Pc-LDA, on the other hand, realizes the Fisher criterion in high-dimensional space without any dimensionality reduction. Therefore, it provides more invariant solutions to image recognition under distortion and degradation. Two decision rules are employed: one is based on Euclidean distance; the other, on normalized correlation. In the experiments, the asymptotic equivalence of the photon-counting method to the Fisher method is verified with simulated data. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of the photon-counting classifier in harsh environments. Four types of blurring point spread functions are applied to the test images in order to simulate long-distance acquisition. The results are compared with those of conventional Eigen face and Fisher face methods. The results indicate that Pc-LDA is better than conventional facial recognition techniques.
The projection pursuit method has been gussested as a technique for the analysis of the multivariate data. This method seeks out interesting linear projections of the multivariate data onto a line of a plane to solve the curse or dimensionality. In this paper we developed the discriminant analysis by using the projection method and simulations were used for comparison between this and other existing discriminant analysis methods.
This paper suggests a new diagnostic measure and a stopping rule for detecting influential observations in multiple discriminant analysis (MDA). It is developed from a Bayesian point of view using a default Bayes factor obtained from the fractional Bayes factor methodology. The Bayes factor is taken as a discriminatory information in MDA. It is shown that the effect of an observation over the discriminatory information is fully explained by the diagnostic measure. Based on the measure, we suggest a stopping rule for detecting influential observations in a given training sample. As a tool for interpreting the measure a graphical method is sued. Performance of the method is used. Performance of the method is examined through two illustrative examples.
Kim, Kyoungtae;Lee, Soobeom;Choi, Jihye;Park, Sinae;Seo, Geumyeol
International Journal of Highway Engineering
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v.18
no.3
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pp.127-134
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2016
PURPOSES : Low visibility caused by dark surroundings at nighttime affects the likelihood of accidents, and various efforts, such as installing road safety facilities, have been made to reduce accidents at night. Despite these efforts, the nighttime severity index (SI) in Korea was higher than the daytime SI during 2011-2014. This study determined the factors affecting daytime and nighttime accident severity through a discriminant analysis. METHODS : Discriminant analysis. RESULTS : First, drowsiness, lack of attention, and lighting facilities affected both daytime and nighttime accident severity. Accidents were found to be caused by a low ability to recognize the driving conditions and a low obstacle avoidance capability. Second, road conditions and speeding affected only the daytime accident severity. Third, failure to maintain a safe distance significantly affected daytime accident severity and nonsignificantly affected nighttime accident severity. The majority of such accidents were caused by rear-end collisions of vehicles driving in the same direction; given the low relative speed difference in such cases, the shock imparted by the accidents was minimal. CONCLUSIONS : Accidents caused by a failure to maintain a safe distance has lower severity than do accidents caused by other factors.
Kim Kyu Kon;Kim Jong Won;Lee Eui Ju;Kim Jong Yeol;Choi Sun-Mi
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.18
no.6
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pp.1938-1944
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2004
In this study, when we make a diagnosis of constitution using QSCC Ⅱ(Questionnaire of Sasang Constitution Classification). data mining techniques are applied to seek the classification function for improving the accuracy. Data used in the analysis are the questionnaires of 1051 patients who had been treated in Dong Eui Oriental Medical Hospital and Kyung Hee Oriental Medical Hospital. The criteria for data cleansing are the response pattern in the opposite questionnaires and the positive proportion of specific questionnaires in each constitution. And the criteria for variable selection are the test of homogeneity in frequency analysis and the coefficients in the linear discriminant function. Discriminant analysis model and decision tree model are applied to seek the classification function into Sasang constitution. The accuracy in learning sample is similar in two models, the higher accuracy in test sample is obtained in discriminant analysis model.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.29
no.1
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pp.11-21
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2001
This study investigates how motivations, preferences, and past experiences vary by each hikers trail choice at the Mt.Keyryong National Park. The purpose of this study is to find out the factors influencing behavioral choice in the recreation areas, and establish the fundamental theory for the efficient management of the resource and visitors. For this study, we have collected 472 respondents by on-site self-administrated questionnaire from the hikers in the park. The collected data were analyzed by the descriptive statistics and the discriminant analysis. The motivations variable of hiking participation on mountain trail were categorized three types; close-nature, escapism, and physical improvement. The preferences for trail environment were classified as four categories by factor analysis; preference for nature, safety, use density, and facilities. In descriptive statistics, the study showed that the experienced hikers prefer natural trials and hikers who have preference for close-nature select longer and deeper forest trails. The results of discriminant analysis indicate that the level of past experience is the most affectable in classification of trail choice. Such variables as motivation for close-nature and preference for nature were also appeared as affecting factors on classification of trail choice. Two discriminant functions were available, and 90.5 percent of analysis sample were correctly classified. In the validity analysis, 89 percent of holdout sample were correctly classified. These hit ratios ensures an accuracy by Press Q test. The result of this study is to be useful knowledge of the choice of detailed use environments in the same recreation areas.
In Korean, each digit is monosyllable and some pairs are known to have high confusability, causing performance degradation of connected digit recognition systems. To improve the performance, in this paper, we employ various discriminant analyses (DA) including Linear DA (LDA), Weighted Pairwise Scatter LDA WPS-LDA), Heteroscedastic Discriminant Analysis (HDA), and Maximum Likelihood Linear Transformation (MLLT). We also examine several combinations of various DA for additional performance improvement. Experimental results show that applying any DA mentioned above improves the string accuracy, but the amount of improvement of each DA method varies according to the model complexity or number of mixtures per state. Especially, more than 20% of string error reduction is achieved by applying MLLT after WPS-LDA, compared with the baseline system, when class level of DA is defined as a tied state and 1 mixture per state is used.
In this paper, statistical approach is undertaken to investigate the classification of wear debris which is the key function of objective assessment of wear debris morphology. Wear tests are run to produce various kinds of wear debris. The images of wear debris from wear tests are captured with image acquisition equipment. By thresholding, two-dimensional binary images of wear debris are made and, then, morphological parameters are used to quantify the images of debris. Parametric and nonparametric discriminant method are employed to classify wear debris into predefined wear conditions. It is demonstrated that classification accuracy of parametric and nonparametric discriminant method is similar. The selected use of morphological parameters by stepwise discriminant analysis can generally improve the classification accuracy of parametric and nonparametric discriminant method.
This paper was an examination of gender-specific behaviors in children and the types of bullying behavior among 1,181 fifth and sixth grade elementary schools student identified were then classified. Differences were identified in individual variables, family variables, and school variables. The data thus collected were subjected to descriptive and comparative statistical analysis using the SPSS software program. Our results showed that multiple discriminant analysis yielded a function of individual, family and school variables that proved effective in classifying bully, reinforcer, assistant, victim, outsider and defender types in boys. In girls, multiple discriminant analysis yielded a function of individual variables that was effective in classifying bully, reinforcer, assistant, victim, outsider and defender types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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