●第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內外研究現狀綜述
1.2.1 馬氏田口方法的提出
1.2.2 與統計學的踫撞
1.2.3 馬氏田口方法的理論發展
1.3 研究內容、目標與創新點
1.3.1 研究內容
1.3.2 研究目標
1.3.3 研究創新點
第二章 馬氏田口方法的基本理論
2.1 馬氏田口方法概述
2.1.1 多維繫統的本質
2.1.2 馬氏田口方法的兩大基礎
2.2 馬氏田口方法的基本步驟
2.2.1 構建一個含有馬氏空間（MS）的測量表作為參考點
2.2.2 測量表的有效性驗證
2.2.3 確定有效變量，優化測量表
2.2.4 用優化後的測量表進行診斷/預測
2.3 馬氏田口方法的基本特點
2.3.1 馬氏田口方法是一種測量方法，而非簡單的分類方法
2.3.2 馬氏田口方法中隻有一個正常總體,沒有異常總體
2.3.3 馬氏田口方法基於數據分析，而非概率與分布
2.3.4 馬氏田口方法可用於多維綜合評價繫統的優化
2.4 馬氏田口三種方法的比較研究
2.4.1 強相關問題
2.4.2 異常方向的確定
2.4.3 部分相關問題
2.4.4 三種方法比較的總結
2.5 研究與解釋馬氏田口方法在統計和操作方面的問題
2.5.1 異常樣本的選擇問題
2.5.2 分類的解釋問題（閾值的使用）
2.5.3 測量表的有效性驗證問題（“高”的界定問題）
2.5.4 正交表的選擇問題
2.5.5 關於異常樣本真實水平的定義問題
2.6 本章小結
第三章 基於改進馬氏距離的多維觀測樣本診斷/預測研究
3.1 馬氏距離概述
3.1.1 歐氏距離
3.1.2 馬氏距離
3.1.3 馬氏距離與歐氏距離的比較
3.2 馬氏距離變量權重賦予的必要性與可行性
3.2.1 馬氏距離變量權重賦予的必要性
3.2.2 馬氏距離變量權重賦予的可行性
3.3 馬氏距離變量權重賦予的方法——主觀賦權法
3.3.1 直接打分法
3.3.2 分值分配法
3.3.3 兩兩比較法
3.3.4 排序法
3.4 改進的馬氏田口方法
3.4.1 賦權重馬氏距離在馬氏田口方法中應用的階段性
3.4.2 改進的馬氏田口方法的具體實施步驟
3.5 實證研究
3.5.1 數據來源
3.5.2 數據分析與結果
3.6 本章小結
第四章 多維觀測樣本異常原因分析和異常方向確定研究
4.1 多維觀測樣本異常原因分析和異常方向確定研究的背景
4.1.1 問題的提出
4.1.2 前人的探索
4.正交分解法
4.2.1 原始變量空間
4.2.2 標準化變量空間
4.2.變量空間
4.3 MYT正交分解法
4.3.1 二維繫統MYT正交分解
4.3.2 從回歸角度對異常樣本的MYT正交分解項進行解釋
4.3.3 多維繫統MYT正交分解
4.3.4 多維繫統MYT正交分解項的計算
4.3.5 MYT正交分解項判定界限的確定
4.3.6 基於MYT正交分解的異常樣本潛在異常原因識別
4.4 賦權重馬氏距離的MYT正交分解
4.4.1 賦權重馬氏距離函數與傳統馬氏距離函數的差異
4.4.2 賦權重馬氏距離的MYT正交分解過程
4.4.3 賦權重馬氏距離MYT正交分解項的計算
……
第五章 多維綜合評價繫統優化中的強相關問題研究
第六章 馬氏田口M-P廣義逆矩陣法
第七章 基於FDOD度量的多維繫統優化中強相關問題研究
第八章 基於改進FDOD度量的航空發動機健康狀況評估
第九章 結束語
附錄
參考文獻

隨著計算機、信息技術和網絡技術的不斷發展，數據收集變得越來越容易，而如何從中篩選出有效信息將變得越來越重要。本書將基於馬氏田口方法對多維綜合評價繫統進行特征選擇研究，試圖解決多維綜合評價繫統優化降維中的強相關問題，並對綜合評價指標函數加以改進以提高樣本綜合評價的準確性。同時，本書將進行拓展研究，對診斷出的多維繫統異常樣本，提出一種識別其潛在異常原因的有效方法。最後，對於本書提出的改進方法和新方法，通過實證研究驗證其有效性。

韓亞娟 著