灰色关联模糊聚类在农业气候区划中的应用

本文用灰色关联模糊聚类分析法对广西防城港市进行农业气候资源区划，再结合当地的自然地理条件，用定性与定量相结合的方法，对分区结果进行了评述，为当地合理开发和利用农业气候资源提供了科学依据。     

等混合长聚类方法及其应用

本文从集群角度对建立在ISOMIX和ISODATA方法基础上的等混合长聚类方法进行了叙述,并给出了有关定义及算法。聚类方法是数据分类的基本方法.一般可分为系统聚类和动态聚类两种,但目前常用的聚类分析法多数受样本数量不能太大的限制,有的虽然能处理大量数据的资料,但往往占用大量的机器内存,花费太多的机时,以致使实际工作者视为畏径。而实际问题中,样本数达到数百,应该说是较为常见的,其中在通常的聚类分析中,除利用样本的观测值外,没有运用人们的实际观察、判断而得的有用信息,例如对样本中某些有代表性的样本,并没有适当的加以考虑,而且方法本身很粗糙,理论上很不完善。等混合长聚类正是为了克服上述缺点而提出的一种新的聚类方法。这种方法是借鉴了遥感图象处理中的ISOMIX方法和著名的ISODATA方法,因此本方法不是一般的将一个样品和另外所有的样品逐个加以比较,而是先将原始样品预分为若干组,然后根据一定原则,将各组分别进行分裂,再根据组与组之间的相近程度进行合并,如此重复进行分裂——合并,直到满足给定的条件为止,最后按择近原则,将样品逐个进行检验与归类,因此本方法不仅可大大简化运算过程,又不失分类信息,对处理大样本数据是较为理想的分类方法。     

灰色聚类法在大气环境质量评价中的应用

本文应用灰色聚类法进行大气环境质量评价。通过实例计算并与其它方法相比较,说明在大气环境质量评价中,灰色聚类方法是一种行之有效的方法。     

甘肃省降水量模糊聚类分区

一、前言降水量的客观分区,对于分析天气气候规律和长期预报的区域划分有一定的意义。我们曾用模糊聚类的方法进行过全国降水量的分区,并就最终方案的选择提出了一套较好的办法。为了对我省降水也有一种客观定量的分区,我们选取了地理分布大致均匀的21个代表站1958—1980年的逐月降水资     

多光谱卫星图像的一种模糊聚类方法

基于二维光谱特征空间，用模糊C均值(FCM)聚类方法，对多光谱静止卫星(GMS-5)图像进行了云分类试验，得到了比较合理的分类结果。该方法利用不同光谱通道的卫星云图光谱特征构造出一个二维光谱特征空问，对云图在特征空间上的光谱特征点进行FCM聚类，然后与已知云类样本的特征进行比较，确定出各聚类域的类属，进而得到二维光谱空间的云分类图，实况接收的云图可通过查验特征像素点在分类图中的落区位置来实现云的分类。     

用模糊聚类方法探讨德州地区的自然气候区划

本文在分析气象要素分布的基础上,选用多因子进行模糊聚类分析,探讨并提出了德州地区的自然气候区划,并对各气候区农业经济发展方向提出建议。     

我国降水量的模糊聚类分区

本文采用模糊聚类中的系统聚类分析法对全国年、季降水量作了分压计算。为了客观地表示区内相关程度,提出了一种计算区内相关系数的方法。并根据实际情况,提出了选择降水分区方案的原则。结果比较令人满意。     

用模糊聚类探讨农业气候分类

模糊聚类分析法是运用模糊数学原理,进行类别划分的一种方法。在农业区划中,探讨农业气候分类,进而划分农业气候区,是了解当地气候资源,进行科学评价的重要依据,也是农业区划的基础之一。气象中的许多问题是典型的模糊问题。如:“气候干旱”就是一个模糊问题。借助这个模糊概念,把多种气象因素综合形成的气候特征表示得更简单更明确。复杂多样的气候决定了气候类型界限的模糊性,影响气候变化的因子越多,区划中问题的复杂性越     

用模糊聚类区划四川省土壤水分

本文运用模糊等价聚类分析手段,综合主要指标和辅助指标方法,对全省土壤水分作了区域划分,并对各区农业气候特征作了简明的评述。     

灰色聚类在划分郑州冬小麦气候年型中的应用

采用郑州基准气候站1955-1992年小麦生产年度的气象资料，运用灰色聚类方法，划分了郑州冬小麦生育期间气候年型，典型丰歉年型拟合较好，可用于气象服务与年景预测。     

气候分析应用聚类方法的评价

对聚类分析的华德法、重心法和平均联系法的理论分析指出:在组间距离相同的条件下,华德法优先合并小的组,最终产生大小较为均匀的组,这不能准确地反映气候的现实。在组内平方和增量相同的条件下,重心法优先合并大的组,最终产生一个很大的组和很多极小的组,背离气候的现实。平均联系法基本上避免了上述偏歧,产生凝聚、方差均匀的组,较好地反映气候现实。中国东部大陆夏季降水的分区证实了以上结论。     

基于模糊聚类分型的数值产品暴雨预报释用方法

本文阐述了一种基于数值产品的预报信息场的暴雨预报释用方法,提出了对暴雨历史样本形势场使用模糊聚类的客观分型技术,用条件概率让小概率事件成为相对的大概率,更有利于暴雨指标的提炼;该释用方法包含的信息量全面,以历史暴雨样本同期的包含大气三维空间压、温、湿、风及其释演的物理量,构建出25个数值产品参数指标作为鉴别暴雨的基础,同时也勾划出各暴雨型发生期大气高温、高湿、对流不稳定等机理结构特征,且均有具体物理量数据表述.预报方法的研究过程中探索了某些物理量场预报暴雨落区的规律;建立了暴雨预报工具,充分利用了现有业务中的质量较好的预报产品设立预报工具的起报条件,减少了暴雨空报率.     

夏季降水的模糊聚类定量预报

应用基于等价关系的模糊聚类分析方法，取λ＝０．８５为水平截集，将铜仁市１９８０－１９９０年１１年的样本归为５类。对１９９１－１９９４年铜仁市夏季降雨量进行了试验检验，准确率达１００％，１９９５年投入业务使用，效果较好。     

云分类中逐个修改聚类和模糊聚类分类性能的对

利用卫星图像对各种云型进行识别在大气科学领域具有重要意义，为了深入了解云分类过程中逐个修改聚类和模糊聚类对各种云型的识别能力，采用极轨卫星EOS／MODIS图像资料和静止卫星GMS-5图像资料，在样本采集和特征提取的基础上。选择不同的光谱或纹理特征对两种分类器的分类性能进行测试和对比分析。结果发现，不管采用哪种图像资料，提取哪些特征量，逐个修改聚类的平均分类准确率总体上略高于模糊聚类。但就两种分类器对各种云型的识别能力而言，模糊聚类对低云和高云（如层云、薄卷云、密卷云、卷层云、积云）的分类准确率明显好于逐个修改聚类，而逐个修改聚类对积雨云的分类准确率稍高于模糊聚类。从各类别间混判的情形来看，积雨云和高中低混合云、低云之间及卷云子类之间混判的情形较多，模糊聚类与逐个修改聚类相比，混判的类别增多，相对比例减少。     

用模糊聚类法预报冬小麦产量趋势

利用长安气象观测站10a的冬小麦生育期、产量及气象观测资料，用回归分析确定出冬小麦生育期的冬前分蘖、拔节到孕穗期降水量、开花到乳熟期的降雨日数3个因子与冬小麦产量相关显。然后利用这3个因子进行模糊聚类，并用预报年的相关资料计算做出产量趋势预报。对1999年2000年西安地区产量年景试报，预报结果正确。     

中国降水区划模糊聚类软划分法

利用软划分模糊聚类分析法,对中国160个观测站的近50年的年均降水数据进行研究,按降水量的多少和年际变化规律,把中国降水区域划分n类降水带,并研究了聚类参数对于划分结果的影响.进一步研究了经典的5类降水带划分法,发现了一些被分入某一降水带的地区可能具有较大的与其他类别的相似性(如通辽,大连等),研究结论提供了更丰富的隶...     

水质灰色关联评价中典型值的确定方法

为了避免水质灰色关联评价过程中确定典型值时存在的主观性,并使关联度的差异最大化,运用蒙特卡罗随机模拟的思想,模拟出大量可直接评价的水质样本,要求评价结果与模拟结果相同,以此为约束;结合实际,定义评价结论中关联度分辨率,以该关联度分辨率最大为目标,优选灰色关联分析中水质的各级典型值。通过实例的验证,该方法一定程度上解决了水质评价灰色关联分析中典型值选取的问题,并增加了评价中关联度的分辨率,同时也为其他评价方法中典型值的选取提供了参考方法。     

水质灰色关联评价中典型值的确定方法

为了避免水质灰色关联评价过程中确定典型值时存在的主观性,并使关联度的差异最大化,运用蒙特卡罗随机模拟的思想,模拟出大量可直接评价的水质样本,要求评价结果与模拟结果相同,以此为约束;结合实际,定义评价结论中关联度分辨率,以该关联度分辨率最大为目标,优选灰色关联分析中水质的各级典型值.通过实例的验证,该方法一定程度上解决了水质评价灰色关联分析中典型值选取的问题,并增加了评价中关联度的分辨率,同时也为其他评价方法中典型值的选取提供了参考方法.     

运用模糊聚类划分农业气候相似区的试验

农业气候区划是合理农业区划的基础之一。在区划方法方面,国内外学者都进行了大量的研究工作,摸索出诸如主导因素法等不少好的经验,但在客观定量方面仍没有很好地解决。同一地区同样的资料数据,不同的人区划结果往往不同,因为各区分界线实质是一模糊过渡带,进一