基于Moore-Penrose逆的加权距离函数研究
“距离”是科学研究与工程技术领域中使用非常广泛的一种度量.在分析各种距离优、缺点的基础上,根据马氏距离不受量纲影响,能描述和处理相关性数据的性能优势,利用加权Moore-Penrose (WMP)广义逆定义了WMP马氏距离,并通过奇异值分解及矩阵的谱分解理论构造其数学形式和计算方法.理论分析和仿真实验表明,所提出的方法不仅保持了马氏距离和MP马氏距离的优点,而且克服了它们的缺点,同时又具有更好的独特性能.
相关性数据、马氏距离、Moore-Penrose广义逆、奇异值分解、谱分解
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TP18(自动化基础理论)
浙江省重大科技计划项目2009C11024
2013-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
1706-1710
