典型文献
考虑高维特征差异性的灰色关联模型及其性质分析
文献摘要：
传统灰色关联模型是根据两个序列的曲线几何形状判断两者联系是否紧密,仅考虑低维几何特征的差异性.一个序列可以看作是来自某种分布的随机样本,而分布是由一阶矩、二阶矩、…、n阶矩完全定义,低阶矩用于描述整体特征,高阶矩用于描述细节特征,但是,这些多维乃至高维特征尚未在现有灰色关联模型中得到体现.考虑到最大均值差异指标能够度量两个分布的高维差异性,提出一类基于最大均值差异的灰色高维关联模型,并证明了该模型满足规范性、偶对对称性与接近性.仿真实验结果显示了序列长度对于灰色高维关联度的影响.案例分析表明,相较于其他灰色关联模型,灰色高维关联度更具有区分度.
文献关键词：
灰色关联模型;高维特征;最大均值差异
中图分类号：
作者姓名：
李亚平;吴尽;陶良彦;余鹏
作者机构：
南京林业大学 经济管理学院,江苏 南京210037;南京航空航天大学经济与管理学院,江苏 南京210016
文献出处：
引用格式：
[1]李亚平;吴尽;陶良彦;余鹏-.考虑高维特征差异性的灰色关联模型及其性质分析)[J].数学的实践与认识,2022(12):76-83
A类：
B类：
高维特征,特征差异性,灰色关联模型,性质分析,几何形状,低维,几何特征,随机样本,一阶矩,二阶矩,低阶,整体特征,高阶矩,细节特征,未在,最大均值差异,对对,区分度
AB值：
0.259018
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