基于模糊贴近关系的模糊聚类及其有效性

讨论了模糊聚类的两个基本问题：聚类方法和有效性评价，作为通常模糊等价关系聚类方法的扩展，给出了一种用三角算子和模糊贴近关系进行模糊聚类的方法，同时以样本原始信息和聚类结果为基准，提出了一种度量聚类有效性的方法。最后的例子表明该方法是有效的。     

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.     

基于范数的多维数据模糊聚类方法

根据多维数据间相似度的定义,阐述了数据相似度与向量范数之间的关系,提出了一种基于范数的多维数据模糊聚类方法·该方法把每一个多维数据看做一个多维向量,利用与向量有关的范数对其中的数据进行排序,得到一个近似聚类族解·同理,对每一个近似聚类使用另一个范数做进一步分解,求解多维数据模糊聚类的近似解·最后,对得到的每一个近似聚类使用传统方法求出准确聚类·使用该方法不需建立模糊相似关系即可进行多维数据的近似聚类,总共所需访问数据库的次数也较小,因此具有较好的性能,特别适合于针对大型数据库的聚类·     

一种改进的模糊聚类算法研究

本文研究了模糊聚类方法,针对模糊C-均值(Fuzzy C-means Method,FCM)算法的不足,提出新的初始化算法方法,将其应于模糊聚类数目的初始化,结合近似K中心对FCM算法进行改进。实验表明,改进后的FCM算法要有效避免了聚类结果的局部最优,有较好的抗噪能力,从而提高模糊聚类性能和可靠性。     

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．     

复杂过程分析的模糊聚类分类器设计及其性能

本文采用模式识别方法推断烧结矿质量。在给出模糊系统聚类分析法基础上，用软件实现了基于模糊聚类分类器和动态聚类分类器，并用现场实测的样本采用“留一法”分别对这两种分类器性能进行检验。结果表明：模糊聚类分析法对于先验知识较少，样本量不大时，性能较佳。     

基于凝聚函数的混合属性数据聚类算法

借助于近似极大值函数的凝聚函数，将传统数据聚类问题转化为无约束优化问题求解．首先利用一阶必要条件，推导出数值属性下数据聚共中心的计算格式;其次采用类属性分解方法，提出计算类属性数据对象之间距离的新方法，井在此基础上给出混合属性下数据聚类中心的计算格式和一个能处理数值型和分类型混合数据集的凝聚聚类算法；最后选取不同初始聚类中心，使用凝聚聚类算法对英语借词进行了聚类实验和分析．结果表明，凝聚聚类算法在计算效率和计算效果方面均优于模糊k-prototypes聚类算法．     

基于模糊粗糙集的一种知识获取方法

将粗糙集理论与模糊集理论相结合，提出了一种基于模糊粗糙集的知识获取方法．该方法利用模糊集理论对决策表中连续属性进行模糊化；通过定义模糊等价类得到模糊粗糙近似空间的上、下近似，从而获取决策规则．实例验证了此方法的有效性．     

改进的粗糙集模糊聚类算法及其应用

通过将粗糙集和模糊聚类算法相结合, 利用粗糙集中上近似集和下近似集的概念改进模糊聚类算法, 解决了模糊聚类边界不确定的问题, 得到了上近似集和下近似集的聚类结果, 从而实现更好的聚类, 改进算法可以处理边界问题和复杂数据问题. 将改进的粗糙集模糊聚类算法用于研究环糊精聚类, 并将聚类结果与K均值聚类分析算法、 模糊C均值聚类算法相比, 实验结果表明, 改进算法有较好的聚类效果.     

基于模糊C均值算法的城市快速路交通状态识别

针对城市快速路交通状态划分问题,提出一种改进的模糊C-均值(FCM)算法.为了解决FCM算法对初始聚类中心敏感、聚类前必须对聚类数和模糊加权指数给出恰当赋值等问题.首先采用减法聚类得到最大聚类数及相应的初始聚类中心,然后基于模糊决策的方法优选参数m,最终将聚类有效性函数融入FCM聚类,动态确定交通状态的分类.对上述方法通过Matlab6.5编程得出结果,对比分析表明提出的方法能够提高城市快速路交通流状态的分类效果.     

模糊冗余度及其应用

在信息论中,冗余度是研究信息量的一个重要指标。在模糊系统中,模糊熵是模糊集的模糊程度的一个重要测度。文章利用模糊熵概念引进了模糊冗余度概念,讨论了模糊冗余度的几种不同形式,给出了它的一些性质,进一步分析了它的意义以及在模糊信息问题中的应用。     

带门槛的模糊BCK-滤子

引入带门槛模糊BCK-滤子的概念,并讨论其性质。应用水平集方法,并综合有关(∈,∈∨q)模糊BCK-滤子的成果,给出了带门槛模糊BCK-滤子的定义及其等价条件,讨论了若干特殊类型的模糊BCK-滤子的相互关系。为研究模糊BCK-代数提供了一种新方法,充实了模糊BCK-滤子内容。     

Heyting代数的模糊滤子格

结合模糊集和滤子理论,对Heyting代数的模糊滤子概念作进一步研究。引入Heyting代数的由一个模糊集生成的模糊滤子的概念并获得了它的表示定理。在Heyting代数的全体模糊滤子之集上定义了格运算和蕴涵运算,证明了按此方式定义了格运算和蕴涵运算之后,全体模糊滤子之集形成一个完备Heyting代数的结论。     

正则半群的模糊同余三元组

考虑一般的正则半群上的模糊同余，定义了正则半群的模糊同余三元组的概念，证明了正则半群上的模糊同余由它的模糊同余三元组惟一确定，进而得到正则半群上的模糊同余集和模糊同余三元组集之间存在一一对应关系。     

T-模糊值积分序列的收敛性

通过引入广义三角模及其运算,在模糊测度空间上针对非负可测模糊值函数定义了T-模糊值积分,进而采用构造序列的方法讨论了这种T-模糊值积分序列的收敛性,最后获得了这种积分的模糊化的Levi's定理,从而为模糊积分理论的进一步发展及其应用丰富了内容.     

一种新的模糊概念格及其构造方法

Will.R提出的概念格反映了对象与属性之间的精确关系,而在现实生活中,人类认识的大量概念都是模糊的,因此研究模糊概念格有着重要意义.提出了一种新的模糊概念格,讨论了它的性质以及构造方法,给出了模糊概念的构造算法.最后,用一个算例证明了该方法的有效可行性.     

一种挖掘广义模糊关联规则的方法

基于模糊类层次的概念,讨论了模糊关联规则支持度和置信度的计算,给出一个挖掘广义模糊关联规则的算法,并说明其应用.     

粗糙模糊集的关联熵与关联熵系数

在研究模糊集关联熵和关联熵系数的基础上，将关联熵和关联熵系数的概念引入粗糙模糊集，讨论了它们的主要性质，说明关联熵系数可以用于粗糙模糊集之间相似程度的度量．并通过例子证明了粗糙模糊集的关联熵系数比模糊集的关联熵系数更适合用于在分类知识R下模糊集合之间相似程度的比较．     

Fuzzy映射与扩张定理

本文讨论(点式)Fuzzy映射以及它的扩张问题.为此,首先引入(点式)Fuzzy映射的定义并讨论其构造和性质.然后证明在此框架下Fuzzy映射与Fuzzy复合映射的扩张定理.在此情况下,Zadeh的Fuzzy映射概念及其扩张原理就成为简单的特例.     

模糊圆弧概念的研究

基于模糊数学的基本理论,介绍和讨论了一个新概念-模糊圆弧,如果一个二维平面上的简单曲线段趋近于一个圆弧,就可以求出它的模糊圆弧.一个模糊圆弧由一条简单曲线段和该曲线段的圆度函数共同给出.并探讨了模糊圆弧的并、交、补运算.