美賽-蠓蟲識別數(shù)模六組

蠓蟲識別問題第六組：鄭星宇、王子豪、李葦青-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------題目大意對兩類蠓蟲（Af與Apf）進行鑒別依據(jù)資料是：蠓蟲的觸角和翅膀長度，已測得9只Af和6只Apf的數(shù)據(jù)。問題介紹Af類觸角長翅膀長1.241.721.361.741.381.641.381.821.381.901.401.701.481.821.541.821.562.08Apf類觸角長翅膀長1.141.781.181.961.201.861.262.001.282.001.301.96------------------------------------------------------------------------------------------------------------------問題介紹解決問題憑借原始資料（9只Af和6只Apf，以下稱學習樣本）制定一種方法，以正確區(qū)分兩種。以此方法識別題目所提供的三個樣本：（1.24,1.80）、（1.28,1.84）、（1.40,2.04）。設Af是寶貴傳粉益蟲，Apf是疾病載體，是否應該修改分類方法？------------------------------------------------------------------------------------------------------------------問題介紹------------------------------------------------------------------------------------------------------------------識別問題神經(jīng)網(wǎng)絡模型概率統(tǒng)計Fisher方法問題分析由所給翅長和觸角長確定判別依據(jù)，進行歸類。由一方法對三組待分類樣本進行歸類?？紤]錯判損失之后，進行模型改進，再次歸類。問題分析------------------------------------------------------------------------------------------------------------------方法一神經(jīng)網(wǎng)絡NeuralNetwork------------------------------------------------------------------------------------------------------------------神經(jīng)元模型------------------------------------------------------------------------------------------------------------------神經(jīng)網(wǎng)絡模型1.241.361.381.381.381.41.481.541.561.141.181.21.261.281.31.721.741.641.821.91.71.821.822.081.781.961.86221.96111111000000000000000111111111------------------------------------------------------------------------------------------------------------------神經(jīng)網(wǎng)絡模型Apf10.99990.000020.99990.000030.99980.000040.99990.000050.99990.000060.99270.0020Af10.00040.997620.00000.999930.00000.999940.00000.999950.00010.999960.00000.999970.00011.000080.00011.000090.00001.0000A?10.27140.295420.01620.920330.02080.9797------------------------------------------------------------------------------------------------------------------神經(jīng)網(wǎng)絡模型------------------------------------------------------------------------------------------------------------------模型優(yōu)缺點非線性映射容錯：個別樣本誤差對總體無影響需要的樣本數(shù)較多隱含層節(jié)點個數(shù)的確定方法不唯一------------------------------------------------------------------------------------------------------------------方法二概率統(tǒng)計ProbabilityStatistics------------------------------------------------------------------------------------------------------------------模型摘要

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------為使問題明確及確保模型精度做一下，特作如下假設上述兩類蠓蟲的觸角與翅膀的總體均值、標準差和相關系數(shù)，與學習樣本所能反映的值是相符的；如果以X（觸角長度）和Y（翅膀長度）為隨機變量，則隨機變量（X,Y）服從二維正態(tài)分布；Af類群體與與Apf類群體的自然總值比率為r，不妨設定為1（兩蠓蟲種群數(shù)量相等）或1.5（根據(jù)所給數(shù)據(jù)量9:6）每個給定的數(shù)據(jù)點所對應的種類是確定的。模型假設------------------------------------------------------------------------------------------------------------------幾點說明

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------可能性一

可能性一無太大意義------------------------------------------------------------------------------------------------------------------可能性二忽略比率效應，生物體大小在小范圍內變化，可不優(yōu)先考慮比率問題，將翅膀長和觸角長X、Y當做兩個隨機變量來考慮其中相關關系.------------------------------------------------------------------------------------------------------------------模型設計

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------模型設計求得參數(shù)表：Apf1.2271.9270.06280.08820.653Af1.4131.8040.9900.1300.559(0.593)注：這里與書上有出入，之后計算全以我們自己算的為主------------------------------------------------------------------------------------------------------------------模型設計

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------模型設計

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------模型設計

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------誤差分析

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------誤差分析負謬誤正謬誤r=1r=1.5r=1r=1.50.010.00030.00040.12390.11260.050.00140.00200.08120.07230.10.00260.00370.06520.05730.50.0160.0220.0300.0250.90.0780.1020.0100.0080.570.0200.0270.0260.022圖表，顯示不同閾值和兩個不同群體總值比率下，正負謬誤的幾率選擇自然閾值0.5，總值比率r=1或1.5時，正負謬誤識別幾率都低于3%！表明我們所建立的二元分布能夠在很小誤差下把兩類蠓蟲分開！圖表中最優(yōu)值在0.57處------------------------------------------------------------------------------------------------------------------識別樣本

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------解決問題二

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------模型檢驗（X,Y）r=1r=1.5(1.24,1.80).7169(Apf).6280(Apf)（1.28,1.84）.5459(Apf).4449(Af)(1.40,2.04).3759(Af).2865(Af)

用閾值0.5判斷的時候，一個蟲體在監(jiān)測點（1.28，1.84）會隨r從1變1.5而從Apf轉變?yōu)锳f，r的變化對蠓蟲分類有較大影響，但是我們發(fā)現(xiàn)樣本點位于f,g尾部，而一般來說，使p變化迅速區(qū)域在f,g的尾部，所以p在靠近其最大值最小值部分看上去平坦，僅在小區(qū)域內變化迅速，r在100或0.01處也是如此，所以對于一個隨機的選擇，這種p函數(shù)閾值選擇法很可能非常穩(wěn)定------------------------------------------------------------------------------------------------------------------模型分析（優(yōu)點與不足）

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------方法三費舍方法Fisher’sMethod------------------------------------------------------------------------------------------------------------------問題回顧解決問題蠓蟲有p個特征，p=2。（即翅膀長和觸角長）令：Apf為群體1，樣本數(shù)為s=6；Af為群體2，樣本數(shù)為t=9用代數(shù)語言描述蠓蟲特征，獲得劃分的判別式將三個未知點歸類考慮錯誤分類，修改判別式------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

模型假設------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

模型假設ApfAf12.77763.401222.94520.331230.64391.950240.72860.294850.79171.596362.11260.873370.605882.411694.5352------------------------------------------------------------------------------------------------------------------問題介紹如何尋找？------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

模型設計Fisher方法------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

模型設計Fisher方法------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

模型設計Fisher方法

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具體步驟------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

具體步驟------------------------------------------------------------------------------------------------------------------文中協(xié)方差陣模型結果

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------協(xié)方差陣模型結果

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模型方法分析文中協(xié)方差陣協(xié)方差陣------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

模型方法分析和改進

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模型分析和改進二次分類法則--------------------------------