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简要介绍了Bayes判别分析模型的特点及存在的问题,概括了独立成分分析(ICA)的特点及发展现状,提出了基于ICA与Bayes的判别分析模型——IBD模型。该模型首先利用ICA的方法将相关性数据指标转换为互相独立的数据指标,并通过卡尔曼滤波方式滤去高频数据,有效地去除了噪声,最后利用Bayes方法对转换的数据进行判别分析。实验结果表明,当数据之间存在相关关系时,IBD模型的判别分析效果要优于Bayes与Fisher判别分析模型。