摘要
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.
Mahalanobis-Taguchi System （MTS） is a pattern recognition technology which applies Taguchi＇s SN ratio into variable selection, and classifies data by normal space and Mahalanobis distance. This article introduces the basic principle of MTS model, and Fisher＇s iris data are analyzed to demonstrate the effectiveness of the MTS.
出处
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2010年第8期74-79,共6页
Mathematics in Practice and Theory
关键词
马田系统
数据分类
应用
MTS
discriminant analysis
application
