基于熵理论的加权马氏距离及其应用

分析了加权马氏距离判别分析中的权值问题,提出了用熵理论来确定加权马氏距离中权值的方法。实证分析显示基于熵理论的加权马氏距离要优于基于主成分的加权马氏距离。     

一种基于马氏距离的半监督模糊聚类方法及其应用

定义了一种新的基于马氏距离的半监督模糊聚类算法,并推导出它的迭代公式.该算法能够提高聚类算法的运行效率.在人工数据集和真实数据集上的实验结果验证了这种方法的有效性.提取了黄瓜叶片7个色调特征,Fisher降维之后进行半监督聚类分析.对于已标识类别属性的叶片,聚类结果与已知属性的一致率达100％,而对于未标识数据,一致率也达到96％以上.     

二次加权距离判别

定义了各因子的判别权重和加权距离, 并结合二次判别和两类判别, 构造了二次加权距离判别. 该方法既保留了所有因子又体现了不同因子的判别能力. 经实际数据的计算验证, 其判别效果优于马氏距离判别.     

二次加权距离判别

定义了各因子的判别权重和加权距离,并结合二次判别和两类判别,构造了二次加权距离判别.该方法既保留了所有因子又体现了不同因子的判别能力.经实际数据的计算验证,其判别效果优于马氏距离判别.     

基于Kendall秩相关系数的稳健马氏距离及其应用

在聚类分析或判别分析问题中,人们通常使用距离来度量观测的相似程度。其中,马氏距离考虑了数据之间的相关性,并可以消除量纲,从而得到了广泛应用。但在异常值存在时,马氏距离估计不够稳健。因此,构造稳健的马氏距离具有重要应用价值。本文基于Kendall秩相关系数来估计稳健的马氏距离,同时通过数值模拟,将稳健的马氏距离与传统马氏距离进行比较。结果表明在异常值存在时,稳健估计的马氏距离所得结果优于传统马氏距离。     

一种新颖的基于马氏距离的文本分类方法的研究

KNN(k最近邻算法)是文本挖掘领域最成熟最简单的分类方法之一.该方法对文本分类中的距离参数的选取敏感,错误的选择将导致分类精度降低,影响最终分类效果,该缺陷限制了KNN分类器在文本数据挖掘中的应用.因此,本文将马氏距离引入到文本分类领域,并将其与KNN算法相结合,提出了一种基于马氏距离的新的文本分类方法(Mahala...     

加权绝对值距离及其应用

目的研究加权绝对值距离。方法采用聚类分析法。结果定义了加权绝对值距离并讨论了它的性质,然后应用加权绝对值距离对2004年奥运会金牌榜国家前10名进行了聚类分析和实力排序即1)美国、2)俄罗斯、3)中国、4)澳大利亚、5)德国、6)日本、7)法国、8)意大利、9)英国、10)乌克兰。结论应用加权绝对值距离能够科学合理地进行聚类分析。     

TOPSIS法应用中的逆序问题

在多属性决策中,TOPSIS法是一种常用的排序方法,传统的TOPSIS法在应用中容易产生逆序。本文分析TOPSIS法产生逆序的主要原因,提出一种基于参照标准和绝对理想解的改进方法,不仅举出实例对改进的TOPSIS法进行了有效验证,而且对本文方法的保序范围也做了进一步说明。与其他排序方法相比,当决策方案集发生变动时,本方法还能充分利用已有计算结果,使得决策所需计算量大大减少。     

改进逼近理想解排序法的供应商评价和优选

为了对竞标者进行科学有效的评价,进而做出正确的供应商选择,基于改进的逼近理想解排序法建立了该决策问题的数学模型,提出了相应的评价流程。通过一个实例,分别用传统的逼近理想解排序法和改进后的逼近理想解排序法对备选供应商进行了评价和优选,从而验证了改进后的逼近理想解排序法较传统的逼近理想解排序法更适用、更有效。     

基于倒谱距离的语音端点检测改进算法

在讨论传统倒谱距离语音端点检测算法不足的基础上,提出了一种改进方案,该方法首先估计短时信噪比,然后由统计方法确定短时信噪比与门限的关系,进而完成正确的语音端点判决。通过对3种典型噪声环境下信噪比从-5 dB到20 dB的带噪语音信号进行的仿真实验结果表明,所提方法能更为准确地检测到语音端点。     

An Improved Minimum Distance Method Based on Artificial Neural Networks

MDM (minimum distance method) is a very popular algorithm in state recognition. But it has a presupposition, that is, the distance within one class must be shorter enough than the distance between classes. When this presupposition is not satisfied, the method is no longer valid. In order to overcome the shortcomings of MDM, an improved minimum distance method(IMDM) based on ANN (artificial neural networks) is presented. The simulation results demonstrate that IMDM has two advantages, that is, the rate of recognition is faster and the accuracy of recognition is higher compared with MDM.     

基于改进TOPSIS法的舰船总体方案群决策方法

从系统效能的定义出发,构建了简化的舰船系统效能评估体系;根据群决策理论的基本假设,建立了舰船总体方案的群决策权重确定方法,提出了置信度矩阵的概念;构建了群体判断矩阵优化模型,运用粒子群优化算法对群体判断矩阵进行修正,以保证其判断一致性和群体一致性;引入基于改进TOPSIS法的决策方法、距离与灰色关联度相结合的贴近度公式,以保证最优方案与理想方案的位置和曲线形状的一致性.通过应用实例结果表明,所提出的舰船总体方案群决策方法具有较好的可行性.     

基于Minkowski距离的一致聚类改进算法及应用研究

针对一致聚类算法中聚类数目判断不准确、聚类速度慢等问题,通过集成复杂网络中的Newman贪婪算法与谱聚类算法,提出了一种新的基于Minkowski距离的一致聚类算法.该算法利用Minkowski距离刻画样本间的相似度,根据随机游走策略,结合不同数据的特征值分布分析方法进行聚类,实现聚类数目的自动识别.实验仿真说明算法具有较少的运算时间及较高的聚类精度.结合实际铜矿泡沫浮选过程特点,将该算法应用于浮选工况分类,进一步验证了算法的有效性.     

基于改进距离的孤立点检测方法

局部切空间排列(LTSA)算法是一种有效的流形学习方法,但该算法对孤立点的存在非常敏感.为了增强LTSA算法对孤立点的鲁棒性,文中提出了一种基于改进距离的孤立点检测方法.该方法通过改进距离来度量样本点之间的距离,降低了样本点分布不均匀对孤立点检测算法的影响.实验结果表明,该数据预处理方法能有效地提高LTSA算法的鲁棒性,更好地挖掘数据集的本征特性,具有更好的数据可视化效果.     

基于改进熵权法的游客满意度评价方法及其应用

探讨游客满意度的评价方法.采用改进的熵权计算方法确定指标权重,应用加权求和法计算游客满意度.以2007年全国入境游客调查资料为基础,选取了饭店、餐饮、交通、娱乐、购物、导游服务、邮电通讯七项服务指标,建立了入境游客服务质量满意度评价指标体系,对中国大陆31个省区入境旅游服务质量游客满意度进行评价比较,以检验评价方法的适用性.实证研究的结果表明,该评价方法评价结果客观,结论合理,可应用于旅游目的地、旅游景区、旅行社等的满意度评价.     

基于改进的Hausdorff距离的字符识别方法

为了提高字符识别的正确率和速度,本文提出了一种改进的Hausdorff距离的字符识别方法.实验结果表明,该方法在印刷体数字识别中达到100%的识别率,在字母识别中,除个别被噪声严重污染和结构特征极其接近的字母外也得到了正确的识别效果,且改进后的运算速度提高了一倍左右.     

基于熵权的TOPSIS法在水环境质量评价中的应用

应用熵权法确定权重,建立TOPSIS评价模型.采用地表水环境质量标准GB3838-2002,利用此模型评价闽江沙溪段水环境质量.评价结果与属性识别方法基本一致,表明此模型具有一定的可行性.该评价方法的优点在于对不同评价单元进行排序,引入熵权确定权重避免了主观确定权重的随意性,具有直观性好、灵活方便等特点,有利于进行水质评价工作.