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J-GLOBAL ID：201802279375794304   整理番号：18A0306815

Fisher判別法に基づく金属鉱山投資リスク評価【JST・京大機械翻訳】

Investment Risk Assessment of Metal Mines Based on the Fisher Discriminate Analysis

著者 (5件)： Hu Xiuyi (中南大学資源与安全工程学院,長沙,410083) ,  Shi Xiuzhi (中南大学資源与安全工程学院,長沙,410083) ,  Zhou Jian (中南大学資源与安全工程学院,長沙,410083) ,  Qiu Xianyang (中南大学資源与安全工程学院,長沙,410083) ,  Xu Jie (中南大学資源与安全工程学院,長沙,410083)
資料名： Youse Jinshu Gongcheng  (Youse Jinshu Gongcheng)
巻： 7  号： 4  ページ： 83-87  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2415B  ISSN： 2095-1744  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的な金属鉱山投資リスク評価方法は複雑なプログラム,低い推論速度,低い精度などの問題がある。金属鉱山投資の実際の状況に基づき,投資の地質,生産,市場,社会,および管理リスクを総合的に考慮して,Fisher判別理論を適用して,13の投資リスク評価指標を識別因子として選択した。金属鉱山投資リスク評価のためのFisher判別分析(FDA)モデルを確立した。定量化処理後の18組の金属鉱山投資リスクの実際のデータを訓練サンプルとして、推定を行い、誤判定率は0であった。4つのグループの訓練されていないデータを予測サンプルの入力モデルとしてテストし、予測結果は鉱山の実際の投資リスク状況と一致した。結果により、このモデルによる推定誤差の予測率が低く、予測精度が高く、金属鉱山投資リスク評価に新たな道を提供できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地質 ,  予測 ,  *鉱山 ,  *リスク評価 ,  *投資 ,  *金属鉱山
準シソーラス用語： 予測精度 ,  推定誤差 ,  誤判定 ,  評価指標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： metal mine ,  mining investment ,  risk assessment ,  prediction ,  Fisher discriminate analysis

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 判別 ,  金属鉱山 ,  投資 ,  リスク評価