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马田系统是一种新的模式识别技术,是将田口式信噪比的试验设计方法的一整套思想应用到模式识别的特征变量选择问题上,并通过构建正常样品的基准空间,应用马氏距离值进行样品类别的识别.探讨了马田系统的基本原理,并应用MTGS模型方法对费希尔关于鸢尾花类型的判别问题进行研究,显示了马田系统方法的良好判别分类效果. 相似文献
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马田系统(MTS)是一种多元模式识别方法,它首先通过正常样本来建立基准空间,再利用正交表和信噪比来筛选有效变量,最后通过马氏距离来进行分类、诊断和预测.当建立基准空间的正常样本中掺杂少数异常点时,MTS的性能必然会受到影响.根据多变量控制图原理对建立基准空间样品的适合性进行判别,将在控制线外的样品点删除后建立新的基准空间,并通过UCI数据集进行可行性分析及分类效果比较,结果显示:经多变量控制图优化后的MTS,其性能得到显著提高. 相似文献
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马田系统是以马氏距离为测量尺度,通过选取正常样本构建马氏空间,对多元系统进行诊断和预测的分类技术。马氏距离对样本数据的变化非常敏感,因此用于构建马氏空间的正常样本的数据质量直接影响到分类的准确率。实际应用中正常样本的选取大多依据主观经验判断,缺乏客观规范的选择机制。本文提出基于控制图的马氏空间生成机理,先由专家选取的正常样本构建初始马氏空间,再以每个正常样品在初始马氏空间和对应的缩减马氏空间上的马氏距离增量作为新的测量尺度,以此建立单值控制图,利用控制图稳定性判定规则剔除异常数据,从而得到稳定状态的马氏空间。实验分析结果表明该方法的有效性且提高了马田系统分类的准确率。 相似文献
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