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该文对Fisher意义下的判别分析中泛函值λ＝C[*T*]·B·C／C[*T*]·W·C与判别效果（指错判个数）之间的非同一性进行了讨论，指出在M个变量构成的M维空间中，由广义特征问题（B-λW）C＝0的特征向量所决定的投影空间不一定是判别效果最优的空间，即，泛函β取极值与判别效果取极值不是等价问题。该文构造了一个与Fisher判别效果相一致，但又无解析形式的泛函：I＝I（C[*v1*]，C[*v2*]，……Cr）它建立在线性函数集合之上，I取极值与判别效果取极值是等价的，文章提出了可采用最优化方法根据泛函入值取极值的解求得涵I值取极值的解，从而解决了Fisher判别分析中投影空间的优化问题。（本刊录）