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应用稳健马氏距离评价实验室间比对能力考核

中国环境监测 2017年第2期33卷 127-131页

作者：师耀龙滕曼李成吴晓凤柴文轩杨婧楚宝临付强中国环境监测总站国家环境保护环境监测质量控制重点实验室北京100012 河北农业大学科学技术研究院河北保定071001

基于稳健马氏距离的多元统计算法,综合评价了全国环境监测系统96个实验室4种有机氯农药监测能力考核的结果,从中筛选出25个考核结果存在异常的实验室。将多元统计结果与稳健Z比分数结果进行比较,发现基于稳健马氏距离筛选出的异常实验... 详细信息

基于稳健马氏距离的多元统计算法,综合评价了全国环境监测系统96个实验室4种有机氯农药监测能力考核的结果,从中筛选出25个考核结果存在异常的实验室。将多元统计结果与稳健Z比分数结果进行比较,发现基于稳健马氏距离筛选出的异常实验室其稳健Z比分数结果也存在一定的问题。同时简单介绍了稳健马氏距离及其相关的异常值筛选的算法原理,并详细介绍了其基于R语言的实现过程。

关键词：多元稳健统计稳健马氏距离实验室间比对能力考核

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基于稳健马氏距离的多元异常值检测

统计与决策 2005年第3X期21卷 4-6页

作者：王斌会陈一非暨南大学经济学院广州510632

多元数据由于其复杂性而使其中的异常值检测问题成为一个研究难点。传统的多元统计方法由于受异常值影响使结果产生不稳定性。本文提出一种基于稳健马氏距离的异常值检测方法,并与其它一般的传统办法进行比较说明其优良性。

关键词：稳健马氏距离多元分析异常值检测方法一般杠杆值稳健杠杆值协方差矩阵

基于Lasso稳健马田系统的相对贫困识别方法

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系统工程理论与实践 2022年第2期42卷 527-544页

作者：陈闻鹤程龙生常志朋周涵婷南京理工大学经济管理学院南京210094 安徽工业大学商学院马鞍山243002 安徽工业大学复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室马鞍山243002

2020年后我国扶贫工作重点将转向解决相对贫困问题,然而解决相对贫困的前提和基础是识别相对贫困.由于相对贫困数据具有"高噪性、不平衡性、相对性、多维性"等特点,现有的单一收入维度的贫困识别方法难以适用,因此提出构建一种基于Lass... 详细信息

2020年后我国扶贫工作重点将转向解决相对贫困问题,然而解决相对贫困的前提和基础是识别相对贫困.由于相对贫困数据具有"高噪性、不平衡性、相对性、多维性"等特点,现有的单一收入维度的贫困识别方法难以适用,因此提出构建一种基于Lasso稳健马田系统(Lasso-based robust Mahalanobis-Taguchi system,Lasso-RMTS)的相对贫困识别方法.该方法通过Lasso、稳健马氏距离和马田系统三方法融合,使得不仅可以对"不平衡性"和"比较性"的贫困数据进行识别,还可以对"高噪性"和"多维性"的相对贫困数据进行降维、降噪.同时,将稳健马氏距离转换为脱贫指数(poverty alleviation index,PAI),可以更加直观地反映相对贫困程度.实例数据验证表明,Lasso-RMTS识别相对贫困的精准度高于马田系统和其他传统分类方法.

关键词：马田系统脱贫指数相对贫困识别 Lasso 稳健马氏距离生计可持续框架

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橙汁饮品的荧光光谱特性及模式识别

发光学报 2013年第8期34卷 1066-1072页

作者：胡扬俊陈国庆朱纯张咏孔凡标李润江南大学理学院江苏无锡214122

应用FLS920型荧光光谱仪测得鲜榨橙汁、市售橙汁饮品(8种品牌)的三维荧光光谱,通过分析鲜榨橙汁与饮品中常见食品添加剂纯物质的荧光机理与特性,得到橙汁饮品中橙汁成分的最佳激发波长为470nm,荧光峰值波长为526 nm,其荧光特征峰为470/5... 详细信息

应用FLS920型荧光光谱仪测得鲜榨橙汁、市售橙汁饮品(8种品牌)的三维荧光光谱,通过分析鲜榨橙汁与饮品中常见食品添加剂纯物质的荧光机理与特性,得到橙汁饮品中橙汁成分的最佳激发波长为470nm,荧光峰值波长为526 nm,其荧光特征峰为470/526 nm,其余荧光峰的归属均为食品添加剂。同时,采用三维荧光光谱重心法与基于MCD估计的稳健马氏距离相结合的方法对市售橙汁饮品进行筛选与分类,分类效果良好。结果表明:将荧光光谱技术与光谱模式识别方法相结合,可为饮料类食品的鉴别提供帮助。

关键词：橙汁饮品光谱分析稳健马氏距离模式识别

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基于K均值和马田系统的聚类分析方法

统计与决策 2021年第14期37卷 45-48页

作者：生志荣程龙生南京理工大学经济管理学院南京210094 南京师范大学泰州学院江苏泰州225300

传统聚类方法采用欧氏距离作为测量尺度,变量间的相关性会造成聚类结果失真。文章提出了K均值和马田系统相结合的聚类方法。首先对所有数据进行K均值聚类,生成K个初始类;其次对每个初始类采用基于稳健马氏距离的异常值检测方法剔除异常... 详细信息

传统聚类方法采用欧氏距离作为测量尺度,变量间的相关性会造成聚类结果失真。文章提出了K均值和马田系统相结合的聚类方法。首先对所有数据进行K均值聚类,生成K个初始类;其次对每个初始类采用基于稳健马氏距离的异常值检测方法剔除异常值,构建K个稳健马氏空间;最后计算每个数据在K个稳健马氏空间上的马氏距离,将其划入具有最小马氏距离值的类中。数值实验结果表明该方法能显著提高K均值聚类结果,与已有方法比较也表现出良好的聚类效果。

关键词：马田系统 K均值聚类马氏空间稳健马氏距离

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一种稳健的半监督自训练分类方法

计算机与数字工程 2024年第11期52卷 3202-3205+3317页

作者：陈梦醒樊亚莉胡毓榆上海理工大学理学院

半监督自训练分类器性能很大程度上依赖于伪标签的质量。论文提出一种稳健的带有l2正则化的逻辑回归半监督自训练分类方法。该方法首先在有标签数据集上训练带有l2正则化项的逻辑回归模型作为初始分类器，然后使用随机森林训练残差模型... 详细信息

半监督自训练分类器性能很大程度上依赖于伪标签的质量。论文提出一种稳健的带有l2正则化的逻辑回归半监督自训练分类方法。该方法首先在有标签数据集上训练带有l2正则化项的逻辑回归模型作为初始分类器，然后使用随机森林训练残差模型和稳健马氏距离提高伪标签的质量，提升半监督自训练分类器性能。数值实验结果验证了算法的准确性和稳健性。

关键词：半监督分类自训练分类稳健马氏距离随机森林残差模型