快速灰色分级聚类法在地下水功能区划中的应用

本文针对地下水功能区划分级界限存在的模糊性，应用模糊数学理论建立灰色分级聚类法。介绍了灰色分级聚类在地下水功能区划中的计算方法及步骤。并对某地区地下水功能进行评价。并与灰色聚类法计算结果进行对比，说明灰色分级聚类法是一种简单快速的好方法。     

两级模糊分级聚类法在斜坡带稳定性综合评价中的应用

针对斜坡稳定性分带界限存在的模糊性,应用模糊数学理论建立多级模糊分级聚类法.介绍了两级模糊分级聚类在斜坡稳定性分带中的计算方法及步聚.通过两级模糊分级聚类法,分选出了与某地区斜坡带相吻合的稳定性类型.并与其它方法计算结果进行对比,说明两级模糊分级聚类法的应用效果较好,是一种简单快速的好方法.     

灰关联聚类法及其在测井中的应用

基于灰色关联分析原理,提出了一种较为实用且易于编程的聚类方法,即灰关联聚类法,并应用该方法标定煤层气层,识别煤成气层、油、水层和划分岩性。     

北山场址区不同尺度结构面导水特性研究

模糊聚类法常常用来分析三维数据组,例如节理产状等,同时,其他方法也被用于分析目标数据的组分,但传统方法在分析复杂数据时通常会遇到困难。本文基于Ornella Cominetti和Anastasios Matzavinos近年提出的一种可用于复杂数据分析的新方法,将其引入并编程实现了DifFUZZY聚类法分析岩体结构面的产状参数。研究成果表明：(1)DifFUZZY聚类法是一种简单且功能强大的新方法,它可以自动分组目标数据形成聚类,且能获得优势产状,为三维真实结构面网络模拟实现提供了新途径;(2)DifFUZZY聚类法不需要高等的结构面产状信息,而是随机选择初始数据进行优势分组后基于自身算法确定分类,并最终给出优势结构面参数,为岩石边坡等区域稳定性快速分析提供可能;(3)基于DifFUZZY聚类法可循环作用寻找聚类编号,并根据数据类型原则自动确定数据点的聚类。     

模糊K—均值聚类法

一、引言 K——均值聚类法又ISODATA聚类法,是一种对地质样品进行分类的有效方法,在使用过程中,该方法已取得了较好的效果。但地质样品的分类,类与类之间一般存在着模糊界限,因此,有时会发生“错分”和“错判”现象,对于这些模糊现象如用精确的数学语言描述还不如用模糊数学语言描述更为自然,更为符合实际。在六十年代的后半期,自从美国的控制论专家Za Deh(查德)提出了模糊集合概念形成模糊数学以来,Za Deh、Bellman等人曾提出将模糊集合理论应用到聚类问题上的一些设想,以后Ruspini灵活地将模糊集合理论与数理统计理论结合起来,提出了“Ruspini聚类方法”,这是模糊聚类的最早     

模糊图聚类分析算法

聚类分析是一种对事物按一定要求进行分类的数学方法,并已成为数值分类学的一个分支。近年来,随着模糊数学的发展和渗透,模湖聚类分析方法在各个领域逐渐得到应用。但从实际应用来看,由于受到人为因素的干扰,聚类结果有着不同程度的失真现象,为此,人们在研究新的聚类方法,以排除人为因素的干扰,模糊图聚类分析法就是其中一种,它是将动态聚类的基本原理与模糊图连通强度概念相结合而得到的,不受人为因素的干扰,可以判断分类结果是否合理,如果不合理则加以修改,调整分类,直到得到合理的分类结果。模糊图聚类法实用、简便,应用此法,我们在物化探资料处理中取得了比较满意的结果。     

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。     

数学地质在激发极化法中的应用

激发极化法测得的四组参数ρ、ｈ、Ｊ和Ｄ，是判断煤矿采空区积水情况的重要依据。但在传统的资料处理过程中，作图量大，且异常特征不明显时又难以作了准确的判断。而数学地的聚类。而数字地质中聚类、判别分析方法，可以很好地解决这一难题。本文以实例介绍了这种方法的应用效果。     

模糊聚类法在划分古生物地理中的应用

古生物地理的划分,通常有综合比较法和数字统计法两种.前者是传统的方法,而数字统计法是常用的二态变量聚类分析法:以地层为样本,地层中包含的种属为变量,作Q型聚类分析.我们通过若干资料的计算,取得了较为满意的结果.但是笔者在计算过程中发现,当形成大类时,相关系数往往降到很低.作为数字分类方法的探索,对同样的资料我们采用模糊聚类法分类,结果基本上与Q型聚类法一致,而且在某些地区与综合比较法的结果更吻合.还有一个明显的特点是:在和Q型聚类法分成同样大类的情况下,模糊聚类法给出了较大的亲近度.     

节理岩体结构面优势产状确定方法研究

节理岩体结构面产状的分析在岩体的力学和水力学分析中都是极为重要的基础性工作.本文分析了传统的结构面产状图形分析法、模糊等价聚类方法和模糊C均值聚类方法(FCM算法)在节理结构面产状分析中的优缺点,针对上述3种方法各自单独使用时的利弊将这3种方法有效结合起来,得出了一种更为准确合理的产状统计分析的综合性方法.应用此方法对...     

灰色系统理论在水质评价中的应用

灰色聚类与综合指数法、模糊综合评判法相比是一种较为客观的水质评价方法，本文运用它对抚州市地表水质进行了评价，结果令人满意。     

河南省博爱县平原区地下水环境质量数字化综合评价

本文用综合指数法、模糊数学法、类色聚类法等方法,对博爱县平原区地下水环境质量进行了综合评价,尤其是用后二种数字化评价方法,划分地下水环境质量等级,效果较好。     

基于混合聚类的岩体结构面优势分组方法

提出一种基于凝聚层次法和模糊C均值法的混合聚类法,用于对岩体结构面的优势组划分。该方法将结构面投放到在单位球面上,并使用欧式距离作为极点的相似性度量准则。先剔除结构面数据中的孤值产状,然后用凝聚层次法得到初步聚类结果,并将其作为FCM法的初始聚类中心,最后用FCM法划分优势组。通对人工生成产状样本的分组,验证了该法的正确性。将该方法应用于大藤峡坝址区实测的结构面数据的划分。在实测数据中寻找到两个孤值产状,成功将大藤峡D1y^1-3地层岩体结构面划分为两组,得到了符合实际的分组结果。     

灰色聚类法在膨胀土分类中的应用

介绍了灰色聚类法在膨胀土分类中的应用。以南水北调中线工程为例,利用灰色系统理论中的灰色聚类法对膨胀土的胀缩等级做了评判, 结果表明： 用灰色聚类法对膨胀土进行分类,使其分类数学化与定量化,对于解决常规多因子分类中,由于指标交叉而不能归类的问题更有其优越性。     

基于模糊相关度的模糊聚类有效性检验方法

本文在模糊聚类算法基础上,提出了对聚类效果进行有效性检验的方法。在考虑不同指标权重、相对隶属度和距离函数的共同作用下,引入模糊划分的类间模糊相关度公式,并定义了聚类有效性函数来优选最佳聚类数,引用划分的平均模糊熵对有效性检验方法确定的最佳聚类数进行验证。通过实例应用,结合成因分析与二元对比法确定各指标权重,对聚类有效性函数的性能进行了检验,分析聚类效果,说明了本文提出的模糊聚类有效性检验方法具有较好的判断功能。     

水环境质量评价的灰色聚类法

运用灰色聚类法对甘肃金昌市地下水质进行了评价,并与模糊数学方法作了比较。结果表明灰色聚类法不仅具有模糊数学的优点,又弥补了其不完善之处。因此,用灰色聚类法评价水质,方法简便,结论更符合客观实际。     

基于数学统计法的海岸带溢油指纹鉴定研究：以大连石油污染事件为例

基于数学统计模式对溢油的指纹进行数字化识别对实现快速、准确进行溢油鉴别具有重要意义。介绍了重复性限法、聚类分析法和t检验法等多元统计分析方法进行溢油鉴别的方法、原理及鉴别原则;并以大连“七一六”输油管道爆炸事故为典型溢油案例,采用重复性限法对溢油鉴别常规诊断比值进行评价和筛选,并利用聚类分析法和t检验法对大连金沙滩和海贝广场附近出现的油污进行了污染源的有效鉴定。     

边坡工程岩体质量的灰色聚类评价

利用灰色聚类方法对某金矿边坡工程岩体质量进行评价。评价合理地、最大限度地利用了工程勘察成果, 使地质成果通过定量化更为可靠与可信, 既为边坡岩体稳定程度的直观判断提供了依据,又为边坡稳定性计算提供了有价值的参数。与以往的评价方法相比, 灰色聚类法克服了严格数值界限的弊端是一种具有实用价值的评价方法。     

地下水资源最优化管理的模糊集合方法

本文根据模糊集合原理,提出了地下水资源管理最优化计算的一种新方法,即用模糊ISODATA聚类法,得到决策变量,使目标函数达到最优。这种方法较其它方法有计算简便、快速、稳定等优点。     

煤与瓦斯突出预报的理想灰贴近函数聚类关联分析

从预报煤与瓦斯突出所获取的数据信息知，其信息多数为灰色特征。为突出其灰色特性，本文采用理想灰贴近函数聚类关联分析预测预报煤与瓦斯突出的危险程度，并将此方法同模糊聚类预测预报法和模糊聚类关联分析预报法及模糊聚类相似分析预报法进行了对比分析。由对比分析可知，采用4种数学方法预测预报煤与瓦斯是否突出，给出的结论是一致的，只是预测预报是否发生的可能程度略有差别。其中关联分析比相似分析计算过程较简单，且相似分析在确定编号时，有时受截值λ取值影响。尽管如此，但不影响预测预报结果。所以，不论是采用模糊聚类，还是灰色聚类数学方法预报煤与瓦斯突出均是可行的，可在实践中应用。