基于广义马氏距离的缺损数据补值算法

在数据收集过程中数据缺损是不可避免的。如何还原这些缺损数据,成为数据挖掘研究的热点问题之一。与许多现有算法一样,基于马氏距离的缺损数据补值算法充分利用了实际数据之间的相关性,具有较好的补值效果,但它要求数据的相关性协方差矩阵可逆,使其应用范围受到了极大的限制。在改进传统主成分分析方法的基础上,利用矩阵的奇异值分解理论和Moore-Penrose广义逆性质,提出了广义马氏距离的概念,并运用于SOFM神经网络,结合信息熵理论设计了基于广义马氏距离的缺损数据补值算法——GS算法。理论分析和数值仿真结果表明,广义马氏距离完全继承了马氏距离在处理相关性数据上的性能优势,新算法不仅在补值的精确度和稳定性上有很好的效果,而且适用于任意数据集合。

基于广义和校准马氏距离对IP地址威胁程度的诊断

域名系统(DNS)是互联网的重要组成部分.维护DNS健康安全对整个互联网的正常运行具有十分重要的意义.通过监测并屏蔽对域名服务器具有潜在威胁的用户IP地址,达到维护DNS健康安全的目的.本文提出基于广义和校准的马氏距离2种方法,综合多个指标对IP地址的威胁程度进行诊断.这2种方法可以解决协方差阵不可逆的情形.将2种改进的马氏距离应用到实际访问DNS报文数据分析中,结果表明,它们在诊断IP的威胁程度上是非常有效的.

基于改进TOPSIS方法的步枪多方案决策

提出一种基于组合赋权和广义马氏距离的改进TOPSIS方法。将灰靶方法与TOPSIS方法相结合,采用灰靶贡献度与专家打分法结合的方法确定指标组合权重,利用广义马氏距离替代欧氏距离,对传统TOPSIS方法进行了改进,对枪械多方案进行评估验证。最后对国内外10种7.62 mm步枪方案进行了分析对比,验证了方法的合理性与可行性。所提方法完善了TOPSIS决策方法体系,为解决多指标方案决策问题提供了新的思路。

基于改进逼近理想解的排序技术方法自发电缓冲背架性能优化

针对自发电缓冲背架结构特点和应用场景,在给定的步态条件下,以背架刚度和阻尼比为优化变量,以背架发电功率和人体所受冲击载荷为优化目标,提出了基于加权广义马氏距离逼近理想解的排序技术(Technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的性能优化方法。采用带有精英策略的非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ),获得了背架发电功率和人体所冲击载荷的Pareto最优解及决策矩阵;利用熵权法计算出各指标的权重;使用改进后的基于加权广义(Weighted Moore-Penrose,WMP)马氏距离的TOPSIS法对Pareto最优解排序,并对3种不同优化算法进行了比较。分析了不同步态条件对冲击载荷和发电功率的影响规律。结果表明:基于改进TOPSIS法的决策结果更加符合实际需求,背架整体综合性能得到改善,对不同步态条件具有良好的适应性。

直升机电力巡检过程效能评估方法

针对直升机电力巡检作业效能评估环节缺失的问题,提出一种基于广义马氏距离结合雷达图法的评估方法(GMD-RCA)。首先,利用主成分分析法对直升机电力巡检过程各成分进行降维处理,建立评估指标体系;其次,通过直升机电力巡检过程的实际作业数据,结合层次分析法与熵权法计算出各指标的组合权重;最后,计算出各指标相对于理想解的广义马氏距离以及贴近度,并在雷达图上展示评估结果。理论分析与实验表明,GMD-RCA能够直观的展现直升机机组在各指标上的优劣度,并在一定程度上反映直升机机组的综合能力,在实际工程中能够为直升机电力巡检作业评估提供科学性的参考。

南京市的城市低碳发展水平评价研究

选取23项具体指标,从经济发展、社会进步、资源节约和环境保护四个方面构建了城市低碳发展水平评价指标体系,通过熵权法对各指标赋权,并将欧式距离和广义马氏距离TOPSIS法分别应用于该体系之中,综合评价南京市2010—2019年的城市低碳发展水平。研究发现:两种方法下南京市的城市低碳发展水平整体都呈上升趋势,但广义马氏距离下的发展趋势较为稳定、更加贴合实际。