动态聚类-模糊模式识别及其应用

本文以模糊子集论为指导,在迪戴的DCM法的基础上提出了动态聚类-模糊模式识别方法。实际上,它是一种新的模糊聚类的方法。该方法以DCM法的动态聚类部分做为原始数据变换的手段,而将迪戴的强模式概念推广为模糊模式,将强模式识别推广为模糊模式识别。此外,还提出了模糊模式间联系度的概念,从而解决了类间联系、类内典型个体、类间过渡个体、个体对各类的隶属程度以及内部有某种演化趋势的类别的划分等问题。文章还给出了该方法的数学模型和算法概要。最后,通过一个在地质学中的应用实例,说明了该方法的应用效果。     

矿产预测的统计决策方法

本文介绍了矿产预测的一种方法——统计决策分析。文中给出了矿产预测条件下统计决策问题的陈述,该问题在先验概率已知和未知时的两种解法:贝叶斯解和极小极大解(对于m>2和m=2两种情况),原始数据预处理的方法。文章通过在三○七五地区的应用实例展示了该方法的应用效果。