MATLAB实例：马氏距离与线性分类在ANSYS Workbench工程中的应用

本篇文章主要探讨了在ANSYS Workbench工程实例中的应用举例，通过一个实际问题来展示MATLAB在数学建模中的应用。问题背景是某产品生产厂家根据消费者喜好将产品分为畅销品（1类）和滞销品（2类），通过三家主要评估指标——式样、包装和耐久性的得分进行分类。给出的MATLAB代码使用了两种分类方法：马氏距离（Mahalanobis distance）和线性分类，用于判断新厂商的产品受欢迎程度。 首先，马氏距离是一种多维空间中衡量两个样本点之间差异的统计量，它考虑了各个维度之间的协方差关系，适用于处理具有相关性特征的数据。在这个例子中，`classify`函数利用马氏距离对新厂商的得分（6,4,5）与已知厂商数据进行比较，结果显示新厂商被分类到畅销品的第一类。 其次，线性分类方法则更直观地基于数据的线性分割来进行分类，`classify`函数中的'linear'参数表示使用线性分类器。通过这种方法，新厂商同样被归类为第一类，这表明其得分特征与畅销品生产商的得分模式相符。 这个案例展示了如何运用数学建模，特别是线性代数和统计学原理，对工业生产中的产品质量和市场接受度进行预测和决策支持。同时，MATLAB作为一种强大的工具，使得复杂的数学模型能够通过编程实现，便于实际操作和结果分析。对于学习者来说，这是一次将理论知识应用于实际问题的生动实践，有助于理解和掌握线性规划和其他数学建模算法在工程领域的应用。 文章还提及了一系列与数学建模相关的算法，涵盖了线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等，以及更广泛的优化算法、回归分析、神经网络模型等内容，这些算法都是解决实际问题的重要工具。此外，还提供了MATLAB的学习资源，包括入门教程和与线性代数应用相关的文档，为读者提供了深入学习和实践的途径。 这篇文章以ANSYS Workbench工程实例为载体，深入剖析了MATLAB在数学建模中的实际应用，特别是线性规划的案例，同时也展示了数学建模在企业决策分析中的价值。通过学习和实践，读者可以提升解决复杂问题的能力，并熟练运用各种算法工具。