模糊混合聚类法对污染物优先排序及分类的探讨

探讨了模糊混合聚类方法对污染物优先排序和分类的可行性；以第二松花江有机污染物的优先排序和分类为例，叙述了这种方法的研究程序及计算机运算步骤．研究表明，采用模糊混合聚类法对污染物优先排序及分类，结果合理，方法可行．     

山西山楂分布区的数量分类研究

利用山西山楂分布区的生态因素，对山楂分布区进行了极点排序和主分量分析排序。在主分量分析的基础上，用系统聚类的类平均法、最短距离法和最长距离法以及模糊图论聚类法对山楂分布区进行数量分类研究。排序结果表明影响山西山楂分布的生态因素主要是温度、水分和分布下限。排序图反映了随着生态条件的改善，山楂种类多样性呈现出明显增加的趋势。通过聚类分析将山西山楂分布区划分为９个小区，这些小区不仅生态条件各异，而且山楂种类亦不尽相同     

太白山针叶林的物种多样性

应用Ｓｈａｎｎｏｎ－Ｗｉｅｎｅｒ指数、Ｓｉｍｐｓｏｎ指数和种间相遇机率（Ｐ）研究了太白山针叶林植物物种多样性．结果表明：影响太白山针叶林植物物种多样性的因素首先是群落过渡区的边缘效应,其次是群落分布海拔的影响．而物种多样性的高低并不一定直接决定群落的稳定性,群落的稳定性是群落长期适应自然环境的产物．     

太白山针叶林的物种多样性

应用Ｓｈａｎｎｏｎ－Ｗｉｅｎｅｒ指数、Ｓｉｍｐｓｏｎ指数和间相遇机率（Ｐ）研究了太白山针叶林植物物种多样性。结果表明：影响太白山针叶林植物物种多样性的因素首先是群落过渡区的边缘效应,其次是群落分布海拔的影响,而物种多样性的高低并不一定直接决定群落的稳定性,群落的稳定性是群落长期适应自然环境的产物。     

模糊聚类迭代模型在洪水灾害度划分中应用

介绍了陈守煜的模糊聚类迭代模型.利用该模型的计算结果可对聚类样本作进一步的排序.即先求各个类对模糊划分的相对隶属度,以此相对隶属度为权重,根据各聚类样本对各类以相对隶属度加权,求得样本对模糊概念的类别特征值,并根据其大小对聚类样本进行排序.将其应用于"96.7"洪水灾害分析,较清晰地划分出了各受灾地受灾程度的轻重.     

一类带最小约束的模糊聚类问题

考虑到模糊聚类中引入传递性可能使问题失真，提出了一类带最小约束的模糊聚类问题．给出了解决这类问题的两类方法：直接聚类法与基于无约束聚类的方法．并将这些方法与一般模糊聚类的方法进行了比较．     

区间数据的并行模糊聚类算法

研究了对区间数据进行聚类的模糊聚类算法；介绍和分析了模糊c-均值算法的基本思想及实现步骤；定义了区间数据的距离和四则运算，并推广模糊c-均值算法对区间数据进行聚类．在此基础上，讨论了对区间数据进行聚类的并行模糊c-均值算法．在分布式互连的PC／工作站环境下进行性能分析，结果表明并行的模糊c-均值算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能．     

语音识别中基于模糊聚类分析的参数聚类

为减少语音识别中声学模型的参数量，提高参数训练的鲁棒性，基于声学决策树结构，提出利用模糊聚类分析方法对模型参数聚类，包括高斯聚类和方差共享．对大词汇量汉语连续语音识别的实验结果表明：高斯模糊聚类使高斯数减少25％时，识别率提高了0．15％．进一步做模糊方差共享，当方差减少到初始模型的24％，与同样参数量的未进行聚类的模型相比，误识率下降了3．01％，证明了模糊聚类分析在语音参数聚类中的有效性．     

基于模糊聚类方法的T-S模糊系统建模

提出了用一个聚类验证准则设计模糊C均值聚类算法，这个聚类验证准则是用来确定模糊C均值算法中合适的聚类数．针对T—S模糊模型，由模糊c均值聚类算法确定其逻辑前件参数，进而采用最小二乘算法确定模糊推理规则的后件参数．最后，应用本文建模方法对一个非线性实例进行仿真计算，并与其它方法进行了比较，结果表明本文方法是有效的．     

基因表达模式分析及软件系统

研究和实现了4种基因表达模式的聚类方法，开发了基因表达模式分析软件系统．该软件包含了两两平均连锁聚类法、系统聚类法、自组织特征映射法和模糊聚类等聚类算法，其中模糊聚类算法是首次用于基因表达模式分析．该软件同时具有数据过滤、多种相似性度量选择、聚类方法选择和结果可视化等功能．对于同一组基因表达数据，可通过不同的聚类算法的组合，提供更多的基因分类信息，为生物体复杂的基因表达模式研究提供了一个重要的综合分析平台．     

庞泉沟自然保护区植物群落的模糊数学分类与排序

用模糊C-均值聚类和模糊排序方法研究了庞泉沟自然保护区植物群落类型及其生态关系,结果表明,该区群落类型的分布与生态环境的变化趋势相一致,保护区植物群落与环境的关系相协调.海拔高度和水热条件是影响植物群落变化的主要生态因子.2种模糊数学方法很好地反映了群落的生态关系,分析结果符合实际,可在今后研究中推广使用.     

太白山气象风景旅游资源的开发利用

根据其成因提出了太白山气象风景的８种类型，探讨了开发利用太白山气象风景旅游资源的意见     

秦岭太白山的基本特征

秦岭主峰太白山是著名的自然综合体．海拔3767．2m。它具有典型的温带山地植被景观,茂盛的森林资源．古老的植物区系．丰富的动植物种类．完整的第四纪冰川遗迹及庞大的水资源库．是理想的科学研究和教学实验基地。     

山地植物群落数量分类和排序研究进展

在区域至全球尺度上,水热条件是决定植物种、生活型或植被类型分布的主导因素,而在景观及更小的尺度上,区域环境因子则主导着植被的分布格局。数量分类和排序是研究群落生态关系的重要数量方法,它为客观、准确地揭示植被、植物群落及植被与环境之间的生态关系提供了合理、有效的途径。笔者从群落分布格局和物种多样性格局的角度出发,综述了我国山地植物群落数量分类和排序的相关研究,阐述了采用数量分类和排序方法研究山地植被与环境因子关系的必要性,并探讨了我国山地植物群落数量分类和排序研究的发展趋势以及亟待解决的一些问题。     

京西百花山植物群落数量分析

采用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析(DCA)对京西百花山植物群落进行数量分类和排序,并进行了环境解释.TWINSPAN等级分类将百花山50个样方分为10类,代表10个群系.DCA结果同TWINSPAN分析结果比较一致,并且较好地反映了植物群系和环境之间的关系,其中第1轴明显地反映出各个群系的水热梯度的变化,同时也反映出坡向的变化趋势;而第2轴则反映出海拔的梯度变化,表明群系所在地的海拔是决定群系分布的主要环境因素.     

浙江泰顺乌岩岭常绿阔叶林的数量分类和排序

本文利用当前国际上比较先进的双向指示一种分析（ＴＷＩＮＳＰＡＮ）和无趋势对应分析（ＤＣＡ）多元等级分划分类和排序方法，运用群落内乔木层树种的重要值，对浙江泰顺乌岩岭常绿阔叶林进行了数量分类和排序，将７个样地划分为三组。其排序图较好反映了群落沿海拔高度和湿度梯度的分布格局。说明ＴＷＩＮＳＰＡＮ和ＤＣＡ对中国亚热带常绿阔叶林的数量分类和排序是有效的。     

太白山旅游SWOT分析与客源市场分类研究

太白山国家森林公园作为国家4A级山岳性度假风景名胜区,其客源市场具有独特规律.文章通过实地抽样调查,采用"市场分类研究法"和"SWOT分析技术",对太白山旅游环境和不同吸引物所对应的旅游市场进行分类,发现客源的时空分布差异与法门寺游客的非共享关系.这些规律对分析太白山旅游需求趋势,培植旅游发展动力机制,制定旅游产品战略和市场战略具有重要意义.     

宁夏贺兰山蛾类区系调查及多样性分析

通过调查,共获得贺兰山自然保护区蛾类标本7 000余号.已鉴定的种类为15科144属186种,夜蛾科的种数最多,其次是螟蛾科、尺蛾科和卷蛾科.区系分析结果表明,贺兰山自然保护区蛾类以古北种为主,表明其具有很强的古北区特征,广布种次之,东洋种最少.根据中国地理区划,贺兰山蛾类除了自身的蒙新区特点外,与东北区、华北区联系最为密切.4个生境的多样性指数H′由大到小依次为山麓荒漠化草原、山前草原化荒漠、针叶林层、山地草原;均匀度指数J′由大到小依次为山麓荒漠化草原、山地草原、山前草原化荒漠、针叶林层;优势集中性指数C由大到小依次为山地草原、山麓荒漠化草原、针叶林层、山前草原化荒漠.     

长白山自然保护区风灾区植被恢复立地分类

长白山保护区风灾区的面积占保护区面积的5.8％,目前的恢复现状为：已恢复区大约占10％,半恢复区占7.9％,未恢复区占81.4％.本文以长白山自然保护区管理局横山、维东、池西、峰岭四个自然保护管理站的数据为基础,根据长白山区植被、土壤等的变化特征,确定植被恢复立地类型划分的指标体系和立地分类系统.结果表明,长白山自然保护区风灾区共有39种立地类型,其中,台地草地中层壤质山地棕色针叶林土,阴陡坡草地中层壤质山地棕色针叶林土和阴缓坡草地中层壤质山地棕色针叶林土三种类型所占的比例最大,分别为38.56％、19.53％、10.57％,面积分别为4390.35 hm^2、2223.78 hm^2、1203.99 hm^2.