模糊聚类分析方法在牛场水源地水质分类中的应用

本文利用模糊聚类分析方法,采取牛场水源地中74件水质样,经筛选出18件典型代表样本,进行最大树法模糊聚类,获得的大部分结果与水源地环境背景相符合.水质可分2大类18亚类。该方法简单实用,在水质分类中具有某些优越性.     

模糊聚类分析及在坝基岩体分类中的应用初探

基于模糊聚类的基本理论,提出坝基岩全动态系统综合分类的思路,并针对某建水电站坝基岩体进行试算,初步划分了不同深度岩体的可利用性,为确定合理的建基面提供了一定的依据。     

模糊聚类分析用于吸附丝/气相色谱油气化探中的数据处理

在K－V指纹法[1]的基础之上,浙江大学分析测试中心与101化探大队合作,成功地研究出了吸附丝/气相色谱油气化探的新方法②由于毛细管柱超群的分离能力,该方法为我们提供了大量的地下油气信息,主要反映地表烃气中C5－C16之间烃类物质     

聚类分析在某地化探异常评价中的应用效果

通过实际应用,我们认为:聚类分析在化探异常评价中,至少有以下作用。 1.能对异常进行合理分类,从而增强对某些未知异常的找矿信心。 2.不同矿种引起的相似异常,在高相似水平上相互分离,从而可以减少在简单类比中,容易产生的错误。 3.特殊情况下,聚类分析结果能反映矿的相对剥蚀程度。     

区域化变量的空间聚类分析

传统的聚类分析方法利用数据对平均值的偏差，研究变量之间的相互关系。当它应用于区域化变量的分类时，因缺乏对区域化变量的空间结构的考虑，对合理解释区域化变量之间的相互关系不利。空间聚类分析方法比较好地解决了这个问题。本文介绍了该方法的基本原理及其算法，并说明了它在非条件模拟及在某矿区中的应用情况。     

区域化变量的空间聚类分析

传统的聚类分析方法利用数据对平均值的偏差，研究变量之间的相互关系。当它应用于区域化变量的分类时，因缺乏对区域化变量的空间结构的考虑，对合理解释区域化变量之间的相互关系不利。空间聚类分析方法比较好地解决了这个问题。本文介绍了该方法的基本原理及其算法，并说明了它在非条件模拟及在某矿区中的应用情况     

定性地质资料在化探异常聚类分析中的应用

本文介绍了对滇东南某区1:20万区域化探异常的分类方法及效果.分别利用定量数据.定性资料和混合数据进行Q型聚类分析,并对比其优劣.结果表明,综合利用地球化学分析数据(定量资料)和地质观察资料(定性数据)两方面的混合数据进行聚类分析的分类效果最佳,能较好地按照异常的地质——地球化学特征聚类,对异常的分类和筛选具有实际意义.     

应用模糊相似选择评价化探异常

本文介绍运用模糊数学中的一种分析方法——模糊相似选择方法研究甘南某汞矿区的一些化探异常之间的相似程度,并用于异常分类和评价. 甘南某汞矿区大体上可分为主矿区和东、西     

模糊聚类分析及其地质应用实例

摘要聚类分析直接利用相似矩阵或相关矩阵来分类,但它们本身存在矛盾,分类时也会出现矛盾。为消除这个矛盾,可采用模糊聚类分析。它的特点是,通过相似矩阵连续自乘,改造成模糊分类矩阵,随后按不同要求进行分类。本文旨在介绍模糊聚类分析的步骤和方法,并提供一个PC—1500袖珍机模糊聚类分析源程序。附两个算例。     

灰色聚类分析在某铜矿化探异常判别中的应用

一、基本原理自然模型的描述从传统的二值逻辑(0,1)中跨进灰色系统分析是目前的一种趋势,其原理是认为实体的变化过程存在着连续性,而不是非此即彼。在过程变化中由于一系列相关因子的共同作用,它们之间的相关关系是多元化的,所描述的实体具体呈现递变特征,如何去分辨实体表征就必须有一定的映射方法,采用白化函数则可解决上述问题。在具体方法实施之前,我们先讨论这次方法分析的前提。笔者认为化探异常特征有着与灰色原理相统一的形式和过程,本工区存在有铜的两次相对富集,一次被认为是早期基性岩浆上涌过程中,铜的富集属熔离作用,与镍、钻元素存在有一     

模糊运算对聚类分析效果的改善

聚类分析(Cluster analysis)是一种分类方法,它在地质学与勘查地球化学中已经得到广泛应用,并有一定成效。但聚类分析有时也会得到地质上难以解释的结果,或者将明显相似的成员误分入不同的组中。这些情况也许是由于变量选择不当,或者由于原始数据中存在问题,但也需要对方法本身进行探讨与改善。     

模糊信息论在化探异常评价中的应用

一、引言化探异常是找矿中的一个重要信息,异常的评价则是找矿信息的收集、加工、处理提取的过程。大量的化探异常究竟是矿致异常,还是非矿异常,其界线并不是十分分明的。它并非是“非此即彼”的普通信息,而是“亦此亦彼”的模糊信息。因此,笔者把模糊信息论引入到化探异常评价中来,用它对异常、铁帽、岩体等进行含矿性评价,均得到了予想的效果。但应指出,通过几个实例的验证,虽然此方法与实际情况拟合程度较高,但它还并不十分成熟,尚有待于实践过程中进一步探讨、完善。     

模糊评价方法在油气化探中的应用

油气化探指标的处理与综合评价是油气化探工作中的重要组成部分,它直接关系到油气化 探找油气藏效果。模糊评价是利用模糊数学中的模糊关系原理,结合已知探区油气化探指标在油气藏 上方或油气藏储层的规律性变化,找出反映油气藏属性的信息,结合地质环境资料,建立模糊评价系 统,对该探区化探指标异常进行评判。     

BP神经网络在化探数据分类中的应用

BP神经网络作为一种具有高度非线性映射能力的计算模型,具有优良的非线性逼近能力,在化探数据处理、矿产资源潜力评价等地学应用中,很多问题正是具有高度的非线性的。BP网络可自动模拟各种成矿因素之间的自然关系,进行全局优化搜索,减少人为干预,提高资源预测的准确率。BP网络具有简单易行、并行性强等特点,目前仍是多层前向网络的首选算法。以新疆东天山的化探数据对BP神经网络进行测试,分别以东天山地区的典型金矿、典型铜矿做矿床规模和类型的分类。测试结果表明,改进的BP神经网络收敛速度快,具有较高的学习效率,可以很好地对化探数据进行分类。     

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。     

模糊决策树技术在化探异常提取中的应用

勘查地球化学是地质找矿的一种重要手段,而能否有效地提取地球化学异常决定了化探工作的成败。模糊决策树技术是近年来迅速发展的一种数据挖掘方法,笔者在系统总结前人研究成果的基础上提出了一种简单模糊决策树的思想来提取地球化学异常,以三江南段地区1∶20万水系沉积物测量数据为例验证了该技术在寻找多金属矿方面的可行性。结果表明:该方法提取的地球化学元素组合异常与现有矿点吻合程度好,明显优于使用元素累加和求取异常的做法。模糊决策树技术用于提取地球化学异常不仅具有理论价值,而且对三江南段地区的矿产勘查具有指导意义。     

聚类分析的分类稳定方案

多元统计分析内的系统聚类分析中．样本的分类依赖于参数距离;模糊数学内基于模糊等价矩阵的模糊聚类分析中,样本的分类也随λ阈值的改变而变化。因而分类方案的选择有很大随意性。其他分类方法也是如此。本文就上述两种方法提供一个求分类稳定方案的最优方法。