一种基于灰色聚类和模糊聚类的集成方法

根据灰色聚类,模糊聚类,关联系数原理,提出一种新的综合集成方法,利用灰色关联系数将灰色聚类与模糊聚类集成,使聚类结果不仅反映了各聚类对象所属灰类的信息,还有效显化了各个对象间的相互关系的信息.     

灰色聚类法在大学生人格评估中的应用

良好的人格素质是大学生成才的关键因素。本文试图用灰色聚类法对大学生人格素质进行评估，以期取得实际效果，为高校教育工作者提供了解学生人格素质的途径。     

灰色关联分析在CAPP中的应用

提出了一种实用的派生式ＣＡＰＰ系统零件族划分的新方法。该方法极用灰色关联分析,将制造过程中重要的因素－工时融入零件关系系数中去考虑,求出零件之间的关联矩阵,再利用模糊聚类的方法来对关联矩阵进行零件族的划分,该方法数学定义严格,简单,直接,可靠,大大降低了计算工作量,并且具有良好的全局性和稳定性。     

动态模糊ISODATA聚类方法及其在故障诊断中的应用

根据故障诊断分类的特点，用变分原理导出了动态聚类的最优解的存在条件，讨论了相应的算法及其收敛性，并在柴油机供油系统故障诊断中的实现故障分类的动态表示，证明了其在故障分类识别中的有效性。     

基于灰色模糊聚类法的路网路面使用性能评价

以路网内各组成路段的路面性能评价指标灰色关联分析结果为基础,借鉴灰色关联分析在模糊聚类理论中的应用方法,建立了路网路面使用性能评价模型.确定了灰色相似关系矩阵,并利用最大树法,得到了基于不同水平的聚类结果形成的谱系图,较为合理地反映了路网路面基本性能和状况分布.     

灰色模糊聚类分析与水质评价

以用层次分析法（ＡＨＰ）赋权的加权灰关联度为基础，对环境因子进行模糊聚类分析，并将此法应用于环境水质评价，经实例分析表明，该方法可较好地反映出环境系统的灰色性和模糊性，使评价结果更为客观合理。     

一种改进的灰色聚类方法

作者对灰色聚类方法进行改进，提出了一种新的灰色聚类方法－－改进灰色聚类方法，给出了此方法进行聚类的步骤，并结合实例说明其应用及优点。     

共原点灰色聚类法与等斜率灰色聚类法的比较

将等斜率灰色聚类法与共原点灰色聚类法应用于水环境评价,通过南渡江评价实例计算、比较讨论了两法在权重处理过程的异同,并认为共原点灰色聚类法比等斜率灰色聚类法更合理。     

灰色生成研究及其在地震预报中的应用

根据模糊聚类分析方法,结合灰色系统理论研究了其在地震预报中的应用.给出了一种新的灰色生成,并在此基础上给出了一种综合预测模型.作为应用实例,对华北地区(30°～42°N,108°～125°E)地震进行了建模和预测.根据模型检验精度等指标说明所建模型可靠、精确.     

基于因果聚类和模式识别的模糊预测方法及其应用

基于因果聚类和模式识别的模糊预测方法，是将企业待预测时段的运行状况与历史上的运行模式相比较，根据“最大隶属原则”将待预测时段的运行状况归入某一运行模式，利用此模式的模糊数对预测量进行预测。     

模糊逻辑组合的灰度模型

首先对复合模糊命题的几种真值计算方法作了介绍，分析各种方法的优缺点，接着为了处理日益增多的模糊逻辑组合算子给用户带来不便的问题，提出模糊逻辑的灰度概念，给出一个处理逻辑组合的灰度模型。它能将具有不同灰度的模糊逻辑统一起来．     

塔型模糊C-均值聚类图像分割方法

分割较复杂的二维灰度图像时 ,采用塔型模糊C -均值聚类 (PFCM)方法 ,由于该方法充分利用了图像的灰度信息和空间信息特征向量 ,因此比仅只利用图像的灰度信息来进行图像分割的图像信息熵分析法效果要好 .而且 ,在稳定性、收敛速度方面 ,该方法优于非塔型模糊聚类算法 .     

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。     

模糊聚类分析在数学建模中的应用

本文应用模糊聚类分析理论,快速、简捷地处理了数学建模中的某些问题,得到了令人满意的结果。     

基于灰关联分析-模糊推理的目标关联技术

提出了灰关联分析与模糊推理相结合的方法,称为GCA-FDM。GCA-FDM主要用于低时间分辨率的战术机动目标之间的关联。选取航天监测信息中相对稳定的目标属性特征作为基本的关联参量,计算目标间的关联度,以此作为目标关联的判决依据。同时,综合考虑当前战场各方面信息,利用模糊推理方法,对灰关联结果进行修正,从而能够得到更好的结果。GCA-FDM对目标样本数量没有太大的要求,具有广泛的实用性,弥补了经典关联算法在低时间分辨率目标关联中的不足。通过一个应用案例详细说明了GCA-FDM算法的操作过程。     

小波包模糊聚类网络研究及应用

基于小波包变换能够把平稳和非平稳信号根据它们的时频特性分解到不同层次上不同频道内,与模糊数学能够处理工程中的不确定性问题,以及ＭＡＸＮＥＴ聚类结构的网络具有自组织聚类分析的优点,提出了小波包模糊聚类网络．该网络能够处理平稳和非平稳信号的不确定性问题,并且具有自适应、自组织聚类分析功能．最后举例说明了该网络在机械诊断实践中是一种行之有效的智能分类器．     

灰色系统在电站锅炉燃煤结渣特性中的应用

为了准确评判锅炉燃煤的结渣特性,运用灰色系统理论针对煤灰结渣影响因素的模糊性、多样性等特点的非确定性问题,建立聚类决策方法,结合使用模糊TOPSIS法对电站锅炉燃煤的结渣特性进行综合评价.计算结果表明,判别结果与实际结果基本吻合.     

基于模糊灰色理论综合评价方法在公路建设项目中的应用

通过深入研究模糊数学及灰色系统理论的特点,建立了基于灰色系统理论和模糊综合评判的模糊灰色理论综合评判方法,并通过其在公路项目中的实践应用,以寻求适合我国公路建设工程项目的风险管理.     

间歇生产过程配方的模糊聚类方法

针对间歇生产过程的配方缺少定量分析方法，难以用于过程建模和控制策略实施的问题，提出了一种基于类核函数的配方模糊聚类算法．对ISA配方模型进行了简化，建立了配方样本的相似性测度方法；根据配方样本的模式多样性，建立配方类核来代替配方类心，通过最小化所有配方样本到配方类核距离的加权和来对配方进行聚类，从而得到聚类数目及模糊隶属度矩阵．最后对一类间歇蒸发器的配方使用该方法进行模糊聚类，通过和FCM算法的比较验证了该方法的有效性。