一种新的基于动态SOFM的神经网络聚类模型

提出一种动态增删自组织映射(DGDSOM)神经网络,给出该模型的聚类算法描述及实现过程。定义了聚类节点信任度,并根据竞争结果、信任度、中心相似度,制定节点的增删策略,通过动态评价并变动节点,提升聚类效果。实际的聚类分析应用结果表明,该算法可以得到准确的聚类结果。     

基于块聚类匹配与PCA的图像去噪方法研究

图像去噪是图像处理领域的重要研究方向,局部块匹配和主成分分析法是图像去噪处理的重要手段,传统的块匹配算法只在固定的窗口范围内进行一次相似度的块筛选,这种搜索方式保留了图像的局部特征但对纹理的保护较差,图像存在失真模糊的现象.为解决这一问题,将聚类匹配和局部筛选相结合,通过聚类类别对样本块进行进一步筛选,同时对匹配窗口的...     

入境旅游时空分布格局演化及影响因素研究——以湖北省为例

以湖北省为实证区,选取湖北省2006年～2011年17个市州的入境旅游人数,运用年际集中指数分析了湖北各市州入境游客时间分布动态变化;运用变差系数、基尼系数、首位度、赫芬达尔系数及位序—规模法则对近6年来湖北省入境游客规模空间分布格局差异演化分析,并且运用空间计量模型对湖北省入境旅游发展差异的影响因素进行了分析.研究结果表明：①湖北省大部分市州入境游客随时间变化稳定,潜江市、神农架林区与随州市随时间变化波动最大.②湖北省各市入境旅游规模为首位分布,首位城市发展快于中小层位城市,处于中间层位市州的旅游发展速度加快,中间层次的市州数量增加,湖北省入境旅游规模分布趋于分散,入境游客分布朝非均衡化方向发展.③旅游服务设施、区位条件及交通、三产业发展对入境旅游发展有显著的促进作用,但是经济发展对入境旅游的推动作用还没有有效的发挥出来,并且还存在“资源诅咒”现象.     

基于PCA及聚类技术的支持向量机分类器设计

提出了一种新的支持向量机分类器的设计方法，该方法利用主成分分析（PCA）及聚类技术在原问题空间中求解，减少了支持向量机分类器中支持向量的维数，且将原问题空间与特征空间中的问题归结为同一类的设计问题。     

福建省入境旅游空间聚集性分析及发展研究

系统收集2000—2008年福建省9地市入境游客数据,利用市场占有率、地理集中指数和变异系数对福建省入境旅游地域分布的空间聚集性进行定量分析.研究表明:入境旅游具有较高的空间聚集性,主要分布在中心城市和高级别旅游景区(点),如福州、厦门和泉州等城市;港澳台游客占主导,外国游客以日本、美国、新加坡和马来西亚居多;入境旅游的空间聚集性在逐渐下降,而空间均衡度在逐渐提高,反映出旅游发展地域分布正在逐渐扩展.福建省近10年入境旅游统计资料作为原始数据,建构时间序列模型.研究表明:模型预测结果与实际数据基本一致,进而利用模型对福建省未来5年入境旅游指标进行预测.     

长沙市主城区体育场地空间分布及优化研究

研究城市中体育场地的空间分布对于改善城市空间布局、促进城市体系自我优化和健康发展具有重要的理论和实践意义。运用DBSCAN空间聚类算法和ArcGIS空间分析工具对长沙市主城区体育场地空间布局进行分析,运用地理探测器对其影响因素进行定量分析。研究结果表明：（1）长沙市体育场地在空间上表现为集聚且具有梯度等级效应,呈现出中心集聚、四周分散的特征;（2）长沙市体育场地被划分为分属5个不同等级的17个集群,噪声点零散分布;（3）长沙市体育场地空间异质性是不同影响因素共同作用的结果,其中小区核密度、人口密度及经济发展水平影响较大。最后基于研究结果,提出了长沙市体育场地优化选址建议。     

中国入境旅游流的空间分析

以入境旅游流 (客流 )为研究对象 ,以中国 1 2个旅游热点城市 (京、沪、苏、杭、宁、西、穗、深、厦、桂、昆、蓉 )为实证 ,凭借大量的市场调查和国家旅游局有关资料 ,利用地理空间分析方法 ,研究了来华入境旅游流、入境后旅游流的空间动态规律 .     

基于自适应波段聚类PCA的高光谱图像压缩

对高光谱图像进行有效压缩已经成为高光谱遥感领域的研究热点。针对现有高光谱图像压缩算法谱间特性利用不够充分的问题,提出了一种自适应波段聚类PCA(principal component analysis)与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。算法采用基于吸引力传播聚类的方法进行自适应波段聚类,对聚类后的各个波段组分别进行PCA运算,最后利用JPEG2000标准对所有主成分进行编码压缩。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能更有效地利用谱间相关性,提高压缩性能;还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该算法在相同压缩比下,其信噪比、异常检测、光谱角性能相比对比算法均有所改善。     

山东省A级景区与入境旅游质量的空间错位研究

入境旅游是衡量一个地区旅游业发展水平的重要指标,而A级景区是区域发展入境旅游的重要基础条件之一.文章运用重力模型和二维矩阵模型,对山东省A级景区与入境旅游质量的空间错位状况进行研究,结果表明:(1)宏观上,山东省A级旅游景区的重心偏向于整个省份的中东部;入境旅游质量的重心偏向于山东省的东南部,两者发生空间错位.(2)山东省17地级市可划分为未发生空间错位城市、未发生明显空间错位城市、发生明显空间错位三类城市,未发生或未发生明显空间错位的地级市比例远高于发生明显空间错位城市的比例.(3)发生明显空间错位城市呈现出斑块状分布在山东省境内,未发生明显空间错位城市连成一块,位于整个省份的中部区域.(4)依据二维数据表,山东省地级市划可分为四个梯度,其缺乏同步居中型城市,中间层次城市断层.     

基于聚类的PCA和GRNN的CSI指纹定位算法

针对多径效应影响指纹定位算法中定位精度的问题,提出了一种基于聚类的主成分分析(principal compo-nent analysis,PCA)和广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的信道状态信息(channel state information,...     

格式塔原则下的建筑群空间分布智能理解

在格式塔原则下对建筑群进行聚类是计算机理解建筑群空间分布特征并实现地图自动综合的基础.在格式塔原则约束下,首先,利用最小生成树的阈值聚类及参数聚类,实现了对集中和分散均匀排列建筑群空间分布特征的挖掘,并利用■值定量评价了挖掘质量;其次,提出了阈值聚类和参数聚类的异同,以及阈值聚类具有局限性的原因;最后,根据建筑物语义特征获得最终聚类结果.试验表明：1)传统的MST阈值聚类不能维持分散均匀排列建筑群的空间分布特征;2)MST参数聚类的适应性要高于阈值聚类,更加符合人类的视觉认知.该方法更有助于提高计算机对建筑群空间分布的智能理解能力.     

云南省A级旅游景区与入境旅游质量的空间错位研究

入境旅游能够反映地区旅游业发展状况。根据空间错位理论,以云南省16个地市州为研究单元,借助重力模型及二维矩阵分析方法,探究了云南省A级旅游景区与入境旅游质量之间的空间错位问题。结果表明：(1)云南省A级旅游景区与入境旅游质量之间存在空间错位,二者重心错位0.11个经度,0.31个纬度。(2)云南省68.5%的地市州发生明显空间错位,集中连片分布呈东西向条带状贯穿整个省区,25%未发生明显错位的地市州呈团块状集中在云南省南部,东北部的昭通市未发生空间错位。(3)按照A级旅游景区丰度指数与入境旅游流流质指数组合划分的五种具体错位类型中,西双版纳州、红河州为双高区,普洱市、玉溪市、昭通市为双低区,昆明市、丽江市、大理州、迪庆州、保山市、楚雄州为顺向错位,怒江州、德宏州、临沧市、曲靖市、文山州为逆向错位;无中等错位州市。基于此,提出相应对策建议,为提升云南省入境旅游发展质量、促进云南省旅游业协调发展提供参考。     

应用空间聚类进行点数据分布研究

空间数据挖掘是寻找大数据量空间分布的重要方法,应用地理信息系统(GIS)进行空间数据挖掘是目前进行海量数据分析的重要手段之一.应用空间聚类方法对北京市海淀区54 325个企业点数据进行量化分析研究,通过空间位置聚类,进行属性指标量化,从而进行属性指标分层聚类,得到企业空间分布特征.研究表明,空间聚类方法是进行点数据空间分布研究的有效方法.     

基于SOFM方法的安徽省矿产资源开发主体功能区划研究

文章选择安徽省主要的矿产资源分布区,构建矿产资源开发功能区划指标体系,并通过自组织特征映射(self-organizing feature map, SOFM)网络方法对指标数据进行聚类,根据各聚类结果的区域特征,对安徽省矿产资源开发功能区进行研究。结果表明：安徽省矿产资源分布显著集中,矿产资源富集区主要分布在皖江及皖北地区;安徽省整体生态环境较好,研究区内80.77%的县区生态环境适宜进行适度开发;矿产资源较丰富的县区内生态环境适宜开发,而生态环境指数较高的县区矿产资源匮乏,表明安徽省矿产资源开发与生态保护不存在根本冲突。研究结果解释了安徽省矿产资源空间分布规律,可为分区制定差别化管理政策提供理论依据,对安徽省矿产资源可持续发展规划有一定的参考价值。     

基于SOFM神经网络的变压器故障诊断研究

SOFM神经网络具有强大的非线性映射能力和高度的自组织和自学习能力,将SOFM神经网络应用于变压器的故障诊断.利用改进的罗杰斯三比值法获取变压器故障诊断的特征向量,建立了SOFM网络故障诊断模型,并对模型进行训练.为了检验模型的实际诊断能力,以变压器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验.仿真结果表明:SOFM神经网络能够根据获胜神经元在竞争层的位置对变压器故障进行判断,诊断准确率高,收敛速度快,泛化能力强,表明基于SOFM网络的变压器的故障诊断是一种行之有效的方法.     

基于属性最大间隔的子空间聚类

子空间聚类能有效的发现各簇与所属于的子空间的联系,同时减少高维数据中因为数据冗余和不相关属性对聚类过程产生的干扰.已有的子空间聚类方法强调各子空间中簇的发现,往往忽略子空间的划分.提出了基于属性最大间隔的子空间聚类,该方法主要思想是对子空间的划分时信息的丢失达到最小,从而子空间聚类的结果的效果比较好.主要工作包括:第一,建立了子空间划分的目标函数,也就是使各划分的子空间相互依赖达到最小,第二,设计了基于属性最大间隔的子空间聚类算法Maximum Margin Subspace Clustering(MMSC)进行子空间聚类集成.最后,采用UCI和NIPS2013比赛等数据来做实验,结果表明,在大多数数据上MMSC算法比其他子空间算法能得到更好的聚类结果.     

基于GIS的聊城市人口空间分布研究

统计型人口数据空间化是“数字地球”的重要研究内容．文章利用GIS技术,借助MapInfo平台及access数据库对2004年聊城市人口空间分布进行研究．结果表明：聊城市人口空间分布呈现明显的阶梯分布,东昌府区人口增长最显著,其他县市人口增长较平稳,东阿县和茌平县在某些年份人口出现负增长;聊城市人口密度空间分布大致呈现一个不规则的倒V字形,东昌府区、临清市和阳谷县为人口密度高密度区,由此向东西两侧各县递减;东昌府区、高唐县和东阿县的人口地理分布中心与各自县市的行政中心相接近,其他各县则与相应行政中心的位置相距较远,这与各县的人口分布不均匀有关．     

基于SOFM网络的改进K-均值聚类算法

针对传统的K-均值聚类算法中随机选取初始聚类中心的缺陷,提出一种改进的K-均值聚类算法,利用自组织特征映射网络(SOFM)自动获得初始聚类中心.实验结果表明,改进的K-均值聚类算法能有效改善聚类性能,提高聚类的准确率.     

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。