設有兩類D維訓練樣本xk(k=1，2，……，n)其中n1個樣本來自wi類型，n2個樣本來自wi類型，n=n1+n2。兩個類型的訓練樣本分別構成訓練樣本的子集X1和X2。令，yk為向量xk通過變換w得到的標量，它是一維的。實際上，對于給定的w，yk就是判決函數的值。各類在D維特征空間里的樣本均值向量為：

映射后，兩類的平均值之間的距離越大越好，而各類的樣本類內離散度越小越好。因此，定義Fisher準則函數為：

使JF最大的解w*就是最佳解向量，也就是Fisher的線性判別式。

6 基于LDA的線路監測方案

在輸電線路上布置無線通信的IOT以采集輸電線路溫度、線路的振幅和頻率、風速、線路張力。在冬季采集數據將需要除冰和不需要除冰兩種狀態下各個物理量的數值存儲建立訓練集。

7 結論

提出了基于物聯網的輸電線路現場監測預警方案。利用物聯網低功耗、低成本、多傳感器、無線通信的優點，結合當前輸電線路監測面臨的具體問題，提出了系統的硬件平臺的選擇以及預警判別算法。該監測預警系統方案可以根據當地具體的環境特點建立訓練集，從而建立具有高可靠性的判別函數，進行有效的監控預警。