马田系统研究进展
马田系统是一种产生于质量工程学领域中的模式识别方法,该方法能够在不平衡数据环境中进行异常值识别和特征选择,并且不需要任何数据分布假设,具有样本需求量小、原理简单和易于操作等优点.为更好地促进马田系统理论及应用研究,首先对马田系统的异常值识别和特征选择原理进行介绍;然后从马氏距离、信噪比、马氏空间、特征选择、阈值、数据环境和应用等7个方面,梳理马田系统的研究进展;最后,对马田系统研究进展进行总结,指出马田系统仍存在的问题以及未来可能的研究方向.
马田系统、马氏距离、马氏空间、信噪比、正交表、特征选择
34
O235(控制论、信息论(数学理论))
国家自然科学基金面上项目71673001;安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目gxyqZD2017040
2019-12-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共12页
2505-2516