模糊混合聚类法在农药污染研究的应用

本文综述性地介绍了模糊混合聚类法的基本原理,并用商丘大吴庄均衡试验区的土壤乐果含量的实测资料,具体说明了模糊混合聚类法在农药污染研究中的应用过程。     

FUZZY ISODATA聚类法在地下水水化学分类中的应用

本文以杜热草场水化学资料为例,运用FUZZY ISODATA聚类方法对地下水水化学类型的划分进行了初步研究,并与传统的舒卡列夫法和基于模糊关系聚类法所得结果进行了对比,说明了本方法的可靠性。文中运用该法对研究区水化学成份划分的五种类型,基本符合本区地下水化学成份形成与分布规律,分类合理,计算简便,特别是对水化学成份差别不大的地区更为适用。     

模糊聚类方法在湖北西部地震综合预测中的应用

以近 2 3年来湖北西部地区 ML≥ 4.0级地震前内符检验有一定震兆异常显示的 6项地震活动性参数作为指标 ,估计样本有震或无震类别 (1— 0 )的从属度 ,判定预报样本所属类别。根据模糊聚类分析方法对鄂西地区的地震进行综合预测研究 ,统计结果认为 :模糊聚类方法对鄂西地区 ML≥ 4.0级地震的预测具有一定的效能。     

多因子模糊“分枝—聚类”法成组分类

为满足机械制造中多品种中小批量生产条件下精节生产的需要,以多因子模糊“分枝－聚类”法进行成组分类。此零件分类成组的新方法考虑了加工工艺和机床夹具等多种因素应用模糊等价关系来评价零件之间相似性,其分类结果具有动态特性。     

动态聚类法用于地下水位动态分类

在研究地下水位动态观测网时,首先必须解决地下水位动态分类问题。本文以陕西两华(即华县和华阴县)地区地下水位动态观测网为例,将数理统计学中的动态聚类法应用于地下水位动态分类。通过计算,可将该区的地下水位动态分为四类,它们与实际的水文地质条件相符合。计算表明,对于大样本的地下水位动态,动态聚类法具有明显的优点,其主要优点是占用计算机内存比较少。     

多因子模糊“分枝-聚类”法成组分类

为满足机械制造中多品种中小批量生产条件下精节生产的需要,以多因子模糊“分枝－聚类”法进行成组分类。此零件分类成组的新方法考虑了加工工艺和机床夹具等多种因素,应用模糊等价关系来评价零件之间相似性,其分类结果具有动态特性。     

高光谱遥感数据波谱相似性模糊聚类方法研究

高光谱遥感数据的聚类是定量遥感研究的热点。为提高其聚类精度,将光谱相似性测度与模糊动态聚类法有机结合,构建四种模糊聚类新方法：光谱角度-模糊聚类法、光谱信息熵-模糊聚类法、光谱角度与光谱信息熵混合-模糊聚类法与海明距离-模糊聚类法。以实测植被高光谱信息为数据,利用该四种方法进行比较分析其聚类精度。实验结果表明光谱角度与光谱信息熵混合模糊聚类法以及光谱角度模糊聚类法的聚类精度均相对其他几种方法较好,是最有效高光谱遥感聚类方法。为今后该领域的方法的进一步研究提供一种借鉴与参考。     

灰色聚类法在南阳市地下水污染现状评价中的应用

地下水是一种复杂的溶液,水质的好坏及污染的轻重受多种因素制约,是灰色的。本文通过对南阳市174km~2,189眼水井的水质分析资料,用灰色系统理论中的灰色聚类法,对该区地下水污染现状较详细地给以综合评价,其评价结果较客观地反映出了该区地下水的污染现状,为今后制定防治对策提供了科学依据。     

专家聚类法在青岛市城市地质环境脆弱性评价中的应用

地质环境是人类生活与活动的客观物质环境,影响城市地质环境的因素包括自然地质环境要素和人类工程经济活动2个方面,采用专家聚类法可以对城市进行地质环境脆弱性评价,用以表征城市地质环境特征和质量,在此基础上可进行城市建设发展适宜性分析,为采取有效的地质环境保护措施提供依据。     

基于改进模糊聚类算法的工程限额设计模型

针对工程限额设计中,限额难以合理确定和科学有效分配等问题,提出了工程限额设计模型,并给出了基于历史相似实例集的限额确定和限额分配方法。将灰色关联分析和模糊聚类理论相结合,通过设计实例灰色模糊聚类算法,求解与待设计实例最相似的实例集合,以实例集合各实例的项目分解结构设计信息和对应造价信息作为待设计项目限额的确定及分配参照,还可以采用价值工程方法对设计进行优化。模型实现了设计阶段投资控制的主动性。实验结果表明了所提模型的可行性和有效性。     

后缀树聚类在专用搜索引擎中的应用研究与改进

为了提高专用搜索引擎的分类精确度和可控度,提出了一种新算法。根据现有的后缀树文本聚类,通过建立基本分类表,并结合专用搜索引擎的特点进行改进,将文本分类和文本聚类有机地结合起来,使改进后的算法能够通过人工的干预,不断修正自己的分类结果。实验表明,相比传统的文本分类算法,这种算法能通过自我修正能力不断提高分类准确度,并且计算开销和传统文本分类算法相当。因此,该算法通过结合文本分类和文本聚类算法,在专用搜索引擎结果处理上提出了新的思路。     

后缀树聚类在专用搜索引擎中的应用研究与改进

为了提高专用搜索引擎的分类精确度和可控度,提出了一种新算法。根据现有的后缀树文本聚类,通过建立基本分类表,并结合专用搜索引擎的特点进行改进,将文本分类和文本聚类有机地结合起来,使改进后的算法能够通过人工的干预,不断修正自己的分类结果。实验表明,相比传统的文本分类算法,这种算法能通过自我修正能力不断提高分类准确度,并且计算开销和传统文本分类算法相当。因此,该算法通过结合文本分类和文本聚类算法,在专用搜索引擎结果处理上提出了新的思路。     

一种基于模糊正域类的模糊属性约简方法

为了实现模糊信息系统属性约简问题,探讨一种基于正域类的模糊属性约简方法。利用模糊二元相似关系建立模糊相似类的方法,进而定义决策属性关于条件属性的模糊正域类,得到正域类属性的重要度。结果表明:一方面,实现模糊信息系统属性约简;另一方面,通过取不同的相似精度,得到不同属性约简集。     

系统聚类分析法在统筹区域土地利用分区研究中的应用

借鉴系统聚类分析法,以广东省汕尾市为例,通过选取相关特征指标作为土地利用分区基础,利用社会经济统计软件SPSS的分层聚类((Cluster)功能,进行了Q型分类,并最终确定了汕尾市土地利用分区结果以及土地利用调控目标和管制规则。     

基于行为聚类算法的土地利用聚类适宜性分析研究

为了在较少地类的基础上,深入研究土地利用变化过程,可把较多的地类合并成较少的具有重要变化特征的地类.本文运用基于行为聚类的方法,将净增加和净增加的地类合并或净减少和净减少的地类合并,但不能将净增加和净减少的地类合并.主要分为3个阶段实现:第1个阶段是完全不变阶段,聚类结果是形成综合的完全不变地类;第2个阶段是完全减少和完全增加阶段,该阶段将完全减少地类和完全增加地类分别进行合并;第3个阶段是转变阶段,该阶段计算了每一对有相同净变化方向地类的相互转变信息.基于行为聚类的算法在每一步的计算过程中都会保留净变化面积为常数,转变变化面积保留最大化.本文对3个聚类原则进行了数学证明,定义了6种聚类行为,以云南省土地利用分类体系为例,从面积变化和强度变化2个角度阐述了行为聚类方法的可行性和优势性.最后,与刘纪远等建立的土地利用遥感监测分类系统进行比较,结果表明:行为聚类算法聚类到9种类型时,类型总变化面积达到5.10%,比原始类型的总变化面积下降了0.06%;而基于遥感监测分类系统的6个一级分类将总变化减少至4.7%,与聚类算法比较,总变化面积减少了0.4%.实践证明,行为聚类的算法可更好地保留土地利用动态变化信息,证明了该聚类方法的有效性.     

基于人工免疫网络的在线核聚类算法

针对核聚类算法与免疫网络聚类算法的不足,将免疫网络机制与核理沦相结合,通过用核距离函数代替欧拉距离函数,设置反映抗体识别抗原数量的权重和引入人工免疫网络机制等解决样本类边界模糊和类间数据密度分布不均匀问题.最后通过人工数据集和lRIS数据集上的仿真试验,验证了算法的有效性.     

多时间尺度密度聚类算法的案事件分析应用

时空聚类是数据挖掘研究的主要内容之一,在环境保护、疾病预防与控制、犯罪预防与打击等领域具有重要的应用价值。已有的时空聚类方法中,时间“距离”都认为是真实的间隔,而对于具有社会属性的案事件而言,其在不同时间尺度下具有明显的周期性特征,忽略这些特征将很难反映出案事件真实的时空规律。本文综合考虑多时间尺度下的时间属性,构建等效时空邻近域,并借鉴经典的密度聚类算法,提出了多时间尺度等效时空邻近域密度聚类算法（MTS-ESTN DBSCAN）。通过对福州市区2013年案事件数据的聚类分析表明,该方法在案事件时空聚类方面具有可行性,对于进一步深入研究城市犯罪地理具有一定的理论意义和实际价值。     

投影寻踪动态聚类方法及其在四川省生态环境质量评价中的应用

首次依据动态聚类思想，建立了投影寻踪动态聚类模型。并将方法用于四川省生态环境质量综合评价中。与投影寻踪聚类方法相比，投影寻踪动态聚类方法不但可以作出环境质量的综合评价，而且消除了投影寻踪聚类方法中密度窗宽确定的人为因素，把寻优过程和聚类结果有机结合起来，为生态环境质量综合评价的研究开创了一条新途径。     

基于模糊分类的UBGM(1,1)-Markov模型在露天矿边坡沉降预测中的应用

针对UBGM(1,1)-Markov模型中存在2个邻近值可能被归属到不同状态,导致预测值产生偏差的问题,结合模糊分类理论,构建基于模糊分类的无偏灰色-马尔科夫模型(unbiased gray-Markov model based on fuzzy classification, FC-UBGM(1,1)-Markov)。首先对UBGM(1,1)模型进行残差修正,然后将修正后拟合值的相对残差序列作为Markov链进行区间划分,再结合模糊分类的隶属度函数,计算相对残差的模糊向量,根据隶属度确定其所属的状态。实际算例表明,该模型比传统UBGM(1,1)-Markov模型的预测效果更好。     

组合异常分类及评序方法的应用

一、组合异常圈定 在圈定单元素异常的基础上,圈定组合异常。有三种以上单元素异常相套合的异常以作为一个组合异常,并给予编号。当二种单元素异常相重迭面积较大或含量较高者也可以圈定组合异常、并给予编号根据以上的原则,本区共圈定出组合异常28处。