基于马氏距离的一维距离像识别算法仿真

针对欧氏距离受模式特征量纲影响的缺点,且影响制导精度和抗干扰的能力,采用一种基于马氏的一维距离像目标识别方法。通过对毫米波雷达目标回波进行IFFT变换得到一维距离像,用主分量分析算法对距离像进行降噪和特征提取,取最小马氏距离判别目标类别。马氏距离考虑了模式特征参数的大小以及特征间的相关性,克服了欧氏距离受量纲影响的缺点。与欧氏距离的分类算法仿真结果比较,马氏距离算法具有较好的识别性能;在不同信噪比下的仿真结果表明,方法适用于毫米波雷达一维距离像目标识别。     

独立分量分析结合马氏距离的非监督损伤识别方法

为了解决结构损伤识别中监督学习方法在实际中难以获得损伤样本的限制,提出基于独立分量分析ICA( IndependentComponent Analysis)结合马氏距离判断结构损伤的方法.首先采用ICA方法提取统计独立源信号和混合矩阵,将混合矩阵作为特征参数输入至马氏距离判别函数,然后根据结构健康状态的马氏距离设计门限值,该门限值与检测信号的马氏距离的比较结果作为损伤判断的依据.在冲击载荷作用下,对钢框架结构模型进行了振动实验,结果表明:ICA方法提取的混合矩阵是一种有效的损伤特征参数,基于ICA和马氏距离的非监督学习方法能够正确识别结构损伤,从而为结构健康监测提供了一种行之有效的损伤识别方法.     

基于改进加权图转换的图像匹配算法

对提出的基于马氏距离的点匹配方法进行了理论分析与实验验证,针对马氏距离及加权图转换匹配方法的不足,将马氏距离融入到加权图转换匹配算法中,提出了一种新的稳健的图像匹配策略——基于马氏距离加权图转换的图像匹配算法。该算法利用图中的点及其K-近邻点的马氏距离中值和角度距离建立权重矩阵,根据不断更新得到的权值更新图,逐个剔除出格点,获得更加精确的匹配结果。仿真数据和真实图像实验对比结果表明该方法的可行性和鲁棒性。     

基于马氏距离的改进型TOPSIS在供应商选择中的应用

由于传统逼近理想解排序法(TOPSIS)的应用中各属性指标之间普遍存在线性相关,导致运用欧氏距离公式计算各评价对象到正负理想解的距离失效.运用马氏距离不受量纲影响以及消除变量间相关性的特性改进传统TOPSIS的距离计算,改进后的TOPSIS具有明显的科学性与合理性.最后,给出了该方法在供应商选择中的应用.     

城轨车辆辅助逆变器IGBT状态识别研究

提出一种基于小波包分解和马氏距离的IGBT状态识别方法,并应用于地铁车辆辅助逆变电路。首先建立Matlab电路模型,分别对该电路的不同故障临界状态和正常状态进行仿真分析,提取输出电流信号进行小波包分解得到信号特征向量,作为特征样本。利用特征样本计算各临界故障与正常情况下的马氏距离,作为识别阈值。实际应用时,将待测电路与正常状态做马氏距离,对比阈值区间完成电路状态识别。实验表明,此方法能简单有效检测区分软硬故障,实现IGBT状态识别。     

改进TOPSIS法用于出租房源综合评价研究

综合目标地点和出租房源的面积、租金及间隔目标地点的距离等属性因素对出租房源进行综合排序研究。这对侧重点不同的租房者进行出租房源选择时具有较高的实用价值。通过对传统TOPSIS法缺陷的研究,提出一个基于最差理想解和马氏距离的改进TOPSIS法,用于对出租房源进行综合评价。该改进方法通过相关系数改进马氏距离,利用改进后的马氏距离替代欧式距离,解决传统TOPSIS法因出租房源的面积、租金等属性间相关性导致欧式距离失效的问题;根据传统TOPSIS法的正负理想解提取一个最差理想解,并用其代替一般TOPSIS法的负理想解,解决出租房源间隔正负理想解等同距离时无法准确确定位置的问题;通过租房者偏好系数将马氏距离和最差理想解所得距离尺度合成新的相对贴近度,对出租房源进行综合评价。实验证明利用该改进后的TOPSIS法排序的出租房源的推荐结果更加合理。     

一种基于马氏距离的模拟电路软故障检测算法

提出了一种基于小波分解和马氏距离判定准则的模拟电路软故障检测算法;在pspice环境,完成了一个低通滤波电路在常态和各软故障模式下的Monte-Carlo仿真,分别采样常态及各故障状态下输出节点电压并进行小波分解,利用近似系数分别求出无故障态和各故障模式下的马氏距离,并以此作为故障判定依据。仿真及计算结果显示,这种故障检测算法对模拟电路的软故障具有良好的识别能力,且具有算法简单、计算量小的优点。     

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.     

基于改进TOPSIS法的装备维修任务优先级确定方法

针对当前装备维修任务优先级由装备保障指挥员根据自身经验确定而缺乏依据的问题,提出基于马氏距离的改进TOPSIS法确定装备维修任务优先级的方法。通过分析战时装备维修保障的特点,构建装备维修任务评价指标体系,运用AHP确定各评价指标的权重,依据马氏距离能够有效剥离指标之间相关性的特性,运用基于马氏距离的改进TOPSIS法计算各装备维修任务的贴近度,从而确定装备维修任务的优先级。新方法在战时能够为装备保障指挥员确定装备维修任务优先级提供合理依据。     

煤矿救援机器人环境目标图像识别

针对标准尺度不变特征变换(SIFT)算法存在搜索视觉图像中关键点出现计算冗余和目标识别实时性差的问题,提出了一种改进的SIFT算法,并将其应用到煤矿救援机器人的环境信息感知和目标识别匹配中。该方法以马氏距离代替标准SIFT算法中的欧氏距离,简化了特征点提取,避免了特征点的误匹配。现场试验结果表明,改进后的SIFT算法提高了煤矿救援机器人对煤矿井下环境目标识别的实时性和目标匹配的准确性,为煤矿救援自主移动机器人实现避障、行走做好了视觉前提。