模糊聚类分析及应用的C＋＋实现

由于事物的区分通常具有模糊性,采用模糊聚类方法进行分类更符合实际.介绍了模糊聚类分析的基本思想,用Boole矩阵法进行聚类分析,并使用C++实现了一个模糊聚类分析系统中的聚类分析,通过形变监测网实例数据进行分析.结果显示,其分类结果符合实际要求.     

基于可钻性的地层分层方法

根据测井资料可以得到整井每一个测点的岩石的可钻性级值。在实际的应用中是不可能逐一地去分析每一个点的岩石可钻性级值,只能是按岩石可钻性,对整井段进行分层,然后对每一个井段进行分析。数学上有一种按照样本的、彼此相近的程度进行分类的理论,称为模糊聚类。人们利用它的基本原理在岩土工程中进行了膨胀土的分类、砂土的地震液化判别等。利用多参数因子的模糊聚类分析,对测井资料实测得到的原始剖面中分布与性质相近的地层进行合理的模糊聚类合并。根据岩石可钻性级值采用模糊聚类的方法对井段进行分层,求出每一段的平均岩石可钻性级值、最高和最低的值,最终实现分层。该方法的实现将使钻井速度大幅度提高,钻井成本也会大大降低。     

模糊聚类分析的一个改进算法及其应用

对传统模糊聚类分析方法进行研究,指出其不足之处,给出一个改进的模糊聚类分析算法,即对传递闭包进行逐行逐列改造,得到较优模糊等价矩阵,用它进行聚类比直接用传递闭包进行聚类更为合理,同时应用该方法对大学生综合素质进行评定.     

数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,模糊聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。论文从数据挖掘的概念出发,研究分析了模糊聚类的主要算法,并从多个方面对这些算法性能进行比较,同时还对模糊聚类分析在数据挖掘中的应用进行了阐述,最后对模糊聚类的研究领域进行了总结和展望。     

采矿工程中的模糊数学方法(Ⅲ)——模糊聚类分析

本文主要介绍了基于模糊等价关系的系统聚类法和模糊ISODATA聚类法,并介绍了一个聚模糊类在矿井地质条件分类中的应用.     

分层次教学的模糊聚类分组模型

模糊聚类分析广泛应用在气象预报、地质、农业、林业等方面。本文基于分层次教学策略和模糊聚类分析理论对数学科学学院2010级数学与应用数学专业学生入学成绩进行分析,构建分层次教学的模糊聚类分组模型,并提出分层次教学的模糊聚类分组模型,最后对分层次教学的模糊聚类分组模型进行评价。     

模糊综合评判的系统聚类算法研究

对于数量较大、维度较多、较为复杂的聚类对象,系统聚类较为复杂; 而模糊综合评判聚类方法聚类结果不够准确,其个数难以控制。为此,提出基于模糊综合评判的系统聚类算法,该方法对较为复杂的、由多种因素制约的事物或对象进行模糊综合评判处理,提取对象的整体特征,运用系统聚类对其进行聚类分析。最后通过对5 个班级的多次考试成绩进行了聚类分析,验证了该算法的有效性。实验结果表明,该方法具有准确性、整体性、可操作性以及简略性等。     

一种基于多指标语言评价信息的聚类方法

针对一类特征指标值和指标权重均为语言评价信息的聚类问题,提出了一种新的聚类分析方法.首先对基于多指标语言评价信息的聚类问题进行了描述;然后依据传统的基于数值信息的编网模糊聚类分析方法的基本思路,在将语言短语转换成三角模糊数的基础上,给出了解决多指标语言评价信息聚类问题的计算步骤.最后,通过给出一个算例说明了所提出的聚类分析方法.该聚类方法拓宽了编网聚类分析方法在解决基于多指标语言评价信息聚类方面的应用.     

聚类分析及其在我国各省经济发展水平分类研究中的应用

聚类分析是一种寻求客观分类的方法,它是多元统计分析中三大实用方法之一。本文首先对聚类分析的各种算法进行分类与介绍;然后总结了聚类分析在经济、生物、电子商务、保险等方面的一些应用,并对两类应用较广泛的聚类算法进行对比分析;最后结合SPSS软件,分别运用系统聚类法和 K－均值聚类法对我国31个省区经济发展水平进行分类,发现二者分类结果相同,且与我国现阶段各省各地区经济发展现状吻合度较高。     

可变模糊聚类迭代模型合理性分析与应用检验

对可变模糊聚类迭代模型进行了深入分析,通过与指标等权重的著名的ISODATA模糊聚类迭代模型比较,论证了可变模糊聚类迭代模型的合理性与收敛性;同时指出ISODATA模糊聚类迭代模型是可变模糊聚类迭代模型一个特例.列举了水资源系统中的一个应用实例——年径流中长期预报,检验了可变模糊聚类迭代模型的实用性.     

混沌粒子群优化模糊聚类的旋转机械故障诊断

提出基于混沌粒子群优化加权模糊聚类的旋转机械故障诊断算法。该算法用混沌粒子群算法取代传统的梯度下降法,优化加权模糊C-均值算法的各个参数,并依据聚类有效性指标确定最优聚类数及聚类中心。应用表明,混沌粒子群算法有效提高了模糊聚类分析的收敛速度和精度,提高了旋转机械故障诊断的准确率。     

复杂系统故障诊断中的模糊聚类方法

为了提高复杂系统故障的诊断能力,采用模糊Ｃ－均值聚类算法对原始采样数据进行聚类,并通过模糊传递闭包法和绝对值指数法得到模糊Ｃ－均值法的初始迭代矩阵．用划分系数、划分熵和分离系数来评价聚类的结果是否最佳．采用模糊聚类方法可避免研究复杂系统的内部特性,比仅依据其外部输出的数据进行故障诊断方法简便．通过某飞行器测试系统的应用,表明采用模糊聚类方法后,提高了判别故障的准确率．     

模糊聚类分析系统的研究与实现

本文提出了一个在关系数据库中实现模糊聚类的模型系统，阐述了该系统实现聚类的方法和过程，对于如何减少噪声数据的干扰、提高聚类分析的有效性和增强算法的鲁棒性等方面，进行了研究和探索。     

模糊聚类分析方法在学生成绩评价中的应用

模糊聚类分析是一种应用广泛的模糊数学方法，可广泛应用于各个领域。在模糊集合理论基础上，研究了模糊聚类分析的方法及在学生成绩评价中应用。选取我校7个学院02级学生基础课成绩作为统计指标，利用最大最小法建立相似矩阵，用闭包法作出聚类分析，并作了详细分析。结果表明模糊聚类分析法对学生评价科学合理，符合实际，对掌握学生学习情况有很大帮助。     

降雨空间分布的模糊熵聚类分析

为了提高降雨量插值精度,充分挖掘降雨变量信息,利用模糊熵聚类分析算法,对流域内雨量站进行模糊熵聚类研究,通过基于可能性分布和距离判定的聚类有效性函数确定模糊熵系数和聚类数,从而得到模糊聚类结果,改进原有的插值方法。以淮河流域蚌埠站以上区域99个雨量站雨量数据,分别在一般情况下和模糊熵聚类情况下做交叉验证,结果显示,模糊熵聚类分析在反距离平方插值法中对降雨精度有所提升。     

基于模糊聚类规则的网络性能分析方法

利用模糊聚类方法对网络性能进行分析,解决了网络性能分析数据自动聚类分析问题.重点探讨了网络性能分析数据的数据模型的建立和聚类过程,以及根据隶属度函数确立了数据对象的隶属关系,并给出了一个具体的模糊聚类算法.     

模糊聚类分析在群桩基础安全监控中的应用

以苏通大桥为例,以不同施工阶段的桩顶实测轴力为依据,在不同工况条件下应用模糊聚类分析的方法对监测桩进行聚类分区,并结合工程实际对分区结果进行了探讨.结果表明:分区结果与基础结构特性息息相关,并且在不同工况条件下是有差别的;利用模糊聚类分析的方法进行聚类分区能够反映基础的内在联系;模糊聚类分区避免了人为分区的主观性,能够达到优化监控网、提高反馈分析效率的目的.     

基于传递闭包的教材预订算法研究

教材预订是教材管理中很重要的问题之一．将模糊聚类分析方法应用于教材预订中，为教材预订提供了一种新的手段．介绍了模糊聚类分析的概念，几种常用模糊聚类法的优缺点；用传递闭包法设计了教材预订算法，实际应用效果良好．     

网页文献的快速模糊聚类

基于对文献聚类的3种方法(c-means法、模糊c-means法和学习向量量化法)的统计和分析,借鉴了模糊聚类思想,尤其是用协方差矩阵来描述聚类的形状和大小,并将其应用于学习向量量化算法中。针对新的参考向量开发了模糊竞争学习模式,并用该算法成功地解决了文献聚类的难题。实验结果表明:学习向量量化算法能有效地解决文献的聚类问题,运行时间短;该算法与模糊聚类算法相比更健壮;该算法使在线文献聚类分析成为可能。     

分层结构故障诊断中具有容错特性的聚类算法

分层结构方法是目前在复杂系统故障诊断中常用的方法．但由于电路系统中元器件的容错性问题,如直接采用一般的聚类方法,效果并不理想．因此,在构造加性模糊聚类模型的基础上,提出了一种适合电路容错特性的模糊聚类模型匹配算法．将各故障在特征空间中的容错区间作为集合,用Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离测定集合间的相似程度来决定类别．文中用一个实用电路作为例子,采用本算法对故障集进行了聚类分析,并与模糊Ｃ－划分法进行了对比分析．结果表明,该算法是有效的．