判别函数在优树多性状同步判别分级中的应用

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本文讨论了优树多性状同步判别分级的方法,并以湿地松选优实例作了验证。采用单个Fisher判别函数,贡献率为91.98%,分级判对率为79.49%,而用二个判别函数,累计贡献率达98.17%,分级判别率提高到89.74%;应用Bayes判别函数,不考虑先验概率时,判对率为84.87%,而考虑先验概率时,判对率达97.44%。说明适当地选用判别函数,可以显著地提高判别效果。
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