南通六县(市)城镇地表水水质的聚类分析

文章运用模糊数学的聚类分析法,对南通六县(市)城镇地表水的水质状况进行聚类。结果表明:六县(市)城镇地表水中,海安与如东归为一类,如皋、海门与启东归为一类,通州单独为一类。     

灰色聚类法在地表水水质评价中的问题探讨

在论述灰色聚类方法原理的基础上,以某区域地表水水质评价为实例,探讨了灰色聚类法在地表水水质评价中的应用存在的问题,分析了问题的原因。     

基于语境和语义的中文文本聚类算法研究

基于语境和语义的聚类算法,一方面从领域、情景、背景三方面提取特征词,建立语境框架文本特征,另一方面计算关键词TF-IDF权重值,形成关键词VSM向量空间。将两方面得到的特征项分别存储,构造特征空间。分两次聚类,第一次聚类对语境框架文本特征进行聚类,将相同语境的文本归为一类,达到快速聚类的效果。第二次聚类在第一次聚类的基础上,对各语境类内的文本再一次聚类,利用文本关键词向量空间进行语义计算,实现更细致的划分,达到提高聚类精度的目的。     

基于遗传算法的一种自动聚类方法

遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)是一类模拟生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)而形成的一种最适应全局优化概率搜索算法。针对常规动态聚类方法对初始聚类中心的敏感性以及聚类结果与样本输入次序有关等问题,本文提出了一种基于GA的动态聚类方法,并将它应用到数据库的数据分析中。计算结果表明,该方法是一个具有全局最优解的动态聚类方法,其结果明显好于K-均值聚类算法。     

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．     

二型模糊理论在乙烯裂解炉过程监控中的应用

利用区间二型模糊C-均值聚类的方法,将过程数据进行聚类,并且聚类过程采用自适应的方法选择聚类数,由此区别不同的工况;利用局部切空间排列算法(LTSA)分别对聚类之后的每一类数据进行降维处理,然后利用每一类降维后的数据,使用支持向量数据描述(SVDD)的方法构建多个模型,并建立相应的统计量与统计限,完成离线建模过程。在线监控过程中首先判断过程数据属于哪一种工况,然后利用相应的模型来计算统计量并判断是否故障,利用乙烯裂解炉的过程数据进行了仿真研究,验证了方法的可行性。     

基于模糊c-均值算法和遗传算法的新聚类方法

为了得到最佳聚类数和相应的每一类中的样本,文中首先介绍了一种新聚类方法,用该方法构造了一个既考虑类与类之间的分散程度、又考虑同一类紧凑程度的目标评价函数;再运用模糊c-均值算法(FCM)进行迭代,求得每一类的中心和隶属度值;然后运用遗传算法搜索全局极值点;最后运用该算法对我国全要素生产力进行了模糊分类．     

二里头遗址陶器产地的初步研究

利用电感耦合等离子体发射光谱(ICP-AES)等方法测定二里头遗址的一批陶器样品，对其主量和微量元素作了聚类和因子分析．结合XRD分析，发现二里头遗址不同发掘区域的陶器各自聚为一类，且同一出土单位的陶片尚能聚为同一亚类．这一结果表明，各个区域的出土陶器应由专用陶窑供应．由此推测，二里头遗址的不同区域聚居着不同家族或氏族，并拥有各自的制陶作坊．     

南充市经济发展水平的定量分析

本文应用主成分分析法和聚类分析法,对南充市所辖9县(市、区)的社会经济发展水平进行了定量评价和聚类研究.     

青藏高原湖区可鲁克湖富营养化评价——基于灰色聚类法

根据可鲁克湖2014-2015年水质测定数据,采用灰色聚类分析方法,选用总氮、总磷、氨氮、透明度、化学需氧量、叶绿素a、溶解氧作为聚类指标,对可鲁克湖水质富营养化进行评价,结果表明:可鲁克湖特征性污染物主要为TN、COD和NH3-N.2014TN浓度的平均值为1.11mg/L,属于地表水Ⅵ类水质,2015年为1.54mg/L,属于地表水Ⅴ类标准,表明总氮呈现增加趋势.COD在2014年平均值为17.92mg/L,2015年平均值为18.19mg/L,两年均属于地表水Ⅲ类.NH3-N在2014年平均值为0.22mg/L,属于地表水Ⅱ类,2015年NH3-N浓度平均值为0.69mg/L,属于地表水Ⅲ类标准.可鲁克湖水质BOD5、CODmn和TP指标在两年均优于Ⅱ类水质.灰色聚类评价显示可鲁克湖处于中富营养状态,并且有向富营养化状态转化的趋势,TP是可鲁克湖营养化限制因子.     

DMAPMA阳离子聚丙烯酰胺合成工艺研究

丙烯酰胺(AM)类聚合物是指丙烯酰胺的均聚物及丙烯酰胺与其它单体形成的共聚物的统称,聚丙烯酰胺(PAM)及其衍生物是一类新型的高分子产品,是水溶性聚电解质中最重要的品种之一.本文以丙烯酰胺(AM)和二甲胺基丙基甲基丙烯酰胺(DMAPMA)作为共聚单体,采用(NH4)2S2O8-NAHSO3组成的氧化还原体系作为引发剂引发AM与DMAPMA共聚合反应,合成分子量较高的阳离子聚丙烯酰胺.     

川中黑山羊(金堂类群)和藏山羊PRLR基因cDNA克隆及序列分析

根据GenBank中绵羊的PRLR基因序列设计引物,以川中黑山羊(金堂类群)和藏山羊垂体总RNA为模板,通过RT-PCR技术对川中黑山羊(金堂类群)和藏山羊PRLR基因cDNA克隆及进行序列分析,以期为进一步研究该基因与山羊的繁殖性能奠定理论基础.结果表明:川中黑山羊(金堂类群)和藏山羊PRLR基因编码区均长1746bp,均编码581个氨基酸.川中黑山羊(金堂类群)PRLR基因编码区与藏山羊、绵羊、牛、牦牛野猪和人的同源性分别为99.71%、99%、95%、95%、83%和80%.以核苷酸序列构建分子系统进化树,川中黑山羊(金堂类群)先与藏山羊聚为一类,再与绵羊聚为一类,后与牛和牦牛聚为一类,然后与野猪聚为一类,最后与人聚为一类.     

中国白兔与其它家兔品种间遗传关系的研究

对中国白兔、德国合成白兔和巨形白兔的Ag—NOR进行了研究,并收集了其它7个兔品种(比利时、德系安哥拉、加尼福尼亚、新西兰、青紫蓝、日本大耳白和哈尔滨本地白兔)的Ag—NOR资料,根据Ag—NOR频率计算遗传距离,采用最短距离法聚类。结果表明:欧洲兔品种(比利时、安哥拉、加尼福尼亚、新西兰和青紫蓝)的血缘关系很近,聚为一类(D=0.127);中国白兔、哈尔滨本地兔和德国巨形兔聚为另一类(D=0.129);大耳白介于中国兔与欧洲兔之间;合成兔自成一类。中国兔与欧洲兔品种之间的遗传关系较远,中国家兔可能起源于中国。     

几种中国栽培灵芝品种的RAPD及rDNA分子标记鉴定

以常见几种中国栽培灵芝菌株为研究材料,运用RAPD、18SrDNA和ITS 3种分子标记来分析各灵芝菌株之间的亲缘关系,同时比较3种分析结果,探索适于灵芝属研究的技术方法。RAPD分析结果表明,6种菌株在相似性系数为0.584的水平上聚为3类:Ganodermaluidun、GanodermaluidumHG、Ganodermasinenses和Ganodermaatrum为一类;Xuezhi和Coriolusversicolor各单归为一类。ITS分析结果显示,灵芝菌株间相似性较低(43.8%～88.0%),其中Ganodermasinenses和Xuezhi的相似性为43.8%,在较低相似性水平上,Ganodermaluidun和Ganodermasinenses归为一类,Coriolusversicolor和Xuezhi各单归为一类,这与RAPD分析结果一致,也与传统分类结果基本一致。18SrDNA分子标记显示的结果与前两种分析结果有很大差异,说明18SrDNA分子标记并不适合灵芝属的分类研究。     

我国火灾统计数据的聚类分析

采用聚类分析方法对我国大陆３１个省、市、自治区火灾统计数据进行分析处理,对各地区的火灾损失进行了评价,并且用聚类和相关分析的方法讨论了经济发展水平、消防投入与地区火灾损失之间的关系。对６个方面的火灾损失数据进行无量纲处理,通过权重反映各属性对损失的总体贡献。用聚类的方法将３１个地区火灾数据在整体上按火灾损失聚成了３类,每一类的内部火灾特性相对比较接近,不同类之间的差异较大。与火灾损失的聚类做相关性分析,发现地区火灾损失同生产总值、消防基本投入之间均为正相关,由此提出了一些火灾统计与管理的建议。     

SOM-K-Means聚类算法在零售银行客户细分中的应用研究

大数据背景下零售银行业的竞争日益加剧,根据客户的特征,将客户进行细分,为客户提供差异化的产品和服务是零售银行实现精准营销的有效途径。K-Means聚类算法是客户细分中的一种重要算法,它的基本思想是将具有更多相同特性的样本聚集到一个类中,使不同类中的样本之间尽可能的远离,而同一类中的样本之间尽可能的相近。为了提高客户细分的精度,提出一种自组织特征映射神经网络(SOM)的KMeans聚类算法(SOM-K-Means)。该算法可以解决K-Means聚类算法随机确定聚类个数和初始聚类中心等影响聚类结果准确性的问题。对某零售银行实证研究表明,SOM-K-Means聚类算法对购买某产品客户的数据进行有效的挖掘分析,根据聚类之间客户的不同特征,为不同客户群体提供个性化营销策略。     

基于群智指纹的指纹库建立及优化算法

为解决群智采集的指纹数据量较大且分布状况复杂的问题,提出了一种基于AP聚类算法的指纹库建立及优化算法.通过AP聚类算法将位置接近且相似度较高的指纹聚成一类,相较于其他聚类算法,使用AP聚类可以更好地反映当前指纹的分布状况.对聚类生成的每一类指纹建立莱斯分布模型,以莱斯分布模型的参数作为指纹.仿真结果表明基于AP聚类的方法与传统指纹法在具有相似的定位效果的前提下,前者所占用的存储量只有后者的50%.     

用遗传算法C-均值聚类分割医学彩色图像

图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤 .经典的C -均值聚类算法 (CMA)是将图像分割成C类的常用方法 ,但依赖于初始聚类中心的选择 .该算法通常得到的是局部最优解而非全局最优解 .遗传算法是一类全局优化搜索算法 .通过将遗传算法 (GA)与CMA相结合 ,对医学彩色图像直接按红绿蓝 (RGB)三色空间进行聚类 ,用遗传算法搜索全局最优解 ,有效地避免了C -均值聚类算法收敛到局部最优的问题 ,并在此基础上实现了对医学病理彩色图像的分割和对象提取 ,得到了比较满意的效果     

10种报春花亲缘关系的ISSR分析

 利用简单重复序列间(ISSR)标记对10种报春花的种间变异进行了研究,从40个引物中筛选出11个能扩增出清晰带型并具多态性的引物,共扩增出了86条DNA片段,分子量在300～2000bp之间,平均每条引物扩增出7.81条DNA片段.采用POPGENE软件,计算了种间的Nei氏距离,并用UPGMA法构建了系统树,结果表明:这10种报春花明显聚为三大类:即鄂报春,无粉头序报春,灰岩报春聚为一类;滇北球花报春,报春花、欧报春聚为一类;香海仙报春,橘红灯台报春,霞红灯台报春,海仙花聚为一类.其中第3类与形态学分类结果一致.并探讨了香海仙报春与海仙花的关系.     

基于属级阶元的中国蚁科昆虫地理区划研究

本文基于属级阶元对中国蚁科昆虫地理区划进行分析研究。地理分布分析表明,中国蚁科昆虫共有113属,各省(市、区)分布的属数基本上是由古北界向东洋界逐步递增。多元相似性聚类分析表明,各省(市、区)之间的聚类关系和现有的昆虫地理区系划分有所不同。本文还讨论了基于属级阶元进行生物地理分析的优势和聚类与实际的地理、生态情况不符的可能原因。