基于灰色聚类法的扎龙湿地水环境质量综合评价

湿地水环境系统是一个灰色系统.将灰色聚类法应用到湿地水环境质量评价中,建立了一套比较完善、适合于湿地的水环境质量评价体系.以地表水环境质量标准GB 3838-2002为依据,污染程度共分为5个等级.利用白化权函数描述水质分级界限,利用倒数法确定聚类权,构建了综合评判灰色数学模型,并运用此模型对扎龙湿地水环境质量进行评价与分析.评价结果证实,无论是空间上还是时间系列上,扎龙湿地水环境污染都比较严重.这种污染主要是由缺水型污染、超标型污染和内源型污染三者共同作用而形成的,其中缺水是主导因素.     

灰色聚类法在水质综合评价中的应用

文中提出用灰色聚类法对水质进行综合评价的新方法,并列举了应用实例,最后与模糊数学方法作了比较。结果表明,灰色聚类法既具有模糊数学的优点,又克服了其不足之处,用灰色聚类法评价水质,较为符合实际情况。     

灰色聚类法在湛江港冬季水质评价中的应用

2006年12月底,将湛江港划分为码头和七个断面,每个断面分为三个监测点进行调查,应用灰色聚类法对其水质测量结果进行综合评价。结果表明:从空间分布上看,各监测点水质状况好坏差别较大,断面Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ,、Ⅶ为一类水质,断面Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、码头为三类水质,污染严重。     

灰色聚类法在湛江港冬季水质评价中的应用

2006年12月底,将湛江港划分为码头和七个断面,每个断面分为三个监测点进行调查,应用灰色聚类法对其水质测量结果进行综合评价,结果表明:从空间分布上看,各监测点水质状况好坏差别较大,断面Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、、Ⅶ为一类水质,断面Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、码头为三类水质,污染严重.     

灰色聚类法在湛江港冬季水质评价中的应用

2006年12月底,将湛江港划分为码头和七个断面,每个断面分为三个监测点进行调查,应用灰色聚类法对其水质测量结果进行综合评价。结果表明:从空间分布上看,各监测点水质状况好坏差别较大,断面Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ,、Ⅶ为一类水质,断面Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、码头为三类水质,污染严重。     

灰色聚类法在湛江港冬季水质评价中的应用

2006年12月底，将湛江港划分为码头和七个断面，每个断面分为三个监测点进行调查，应用灰色聚类法对其水质测量结果进行综合评价，结果表明：从空间分布上看，各监测点水质状况好坏差别较大，断面Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅶ为一类水质，断面Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、码头为三类水质，污染严重。     

灰色聚类法在汇河水质评价中的应用

以位于山东省肥城市境内的汇河为研究对象,对该河流4个监测断面(北军寨桥、衡鱼南桥、衡鱼北桥和陈屯桥)2008年3,5,7,8,10,11月的水质运用灰色聚类法进行了综合评价.评价结果表明,汇河的总体水质不佳,北军寨桥和衡鱼南桥污染严重,两个断面的评价结果均为V类水;衡鱼北桥的水质较好,优于其他三个断面.评价结果为污染控制提供了科学依据.     

灰色聚类法在水库富营养化评价中的应用

简要介绍了灰色聚类法的原理和步骤,并应用于宁德市金涵水库富营养类型的评价中.结果表明,金涵水库2004和2008年水质属于贫营养状态,2003,2005,2006和2007年水质属于中营养状态.利用灰色聚类法对一些灰色现象作出判断,说明灰色聚类法是一种比较简单的评价方法,对正确把握水质现状以及实施水污染综合整治提供比较具体的科学依据.     

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.     

模糊聚类理论在大气环境质量评价中的应用

由于大气环境质量评价中要同时考虑多种因素,具有不易确定性。考虑到模糊聚类理论能把各种影响因素的模糊性和随机性综合加以考虑。因此,运用模糊聚类理论对上上海市近一年的各个月份的大气环境作了评价。结果证明,模糊聚类理论方法简便,结论客观地反映出上海近一年的大气环境质量水平,与实际的大气污染现状相符。     

逐点比较法的改进及软件实现

逐点比较法是开环数控系统常用的插补方法 ,介绍了逐点比较法的基本原理及直线插补和圆弧插补改进方法 ,及改进后的高级语言实现算法 ,可有效地提高逐点比较法的插补精度。     

聚类分析在土壤研究中的应用

聚类分析方法是土壤研究中的一种合理有效的新方法。文章对其原理、特点及其近年来国内在土壤分类和土壤肥力、污染、腐蚀等质量评价中的应用及进展进行了评述。     

基于特尔菲-理想点法沥青路面使用性能评价

针对传统路面使用性能评价方法对高等级路面区分效果不明显,主观性强以及智能算法确定参数繁琐等不足,选取路面破损状况指数(PCI)、行驶质量指数(RQI)、结构强度系数(SSI)、路面抗滑性能指数(SRI)、车辙深度(RD)作为评价指标,通过特尔菲方法确定各指标的权重系数,建立特尔菲-理想点法路面使用性能评价模型.利用该方法对高速公路沥青路面使用性能数据进行分析计算,其结果与实际判别结果一致,从而验证了该方法的可行性.该方法大大降低了权重确定的主观性,并具有适用性强、原理简单、计算简便等特点.     

基于有序聚类的强度折减法安全系数确定方法

 为准确获取强度折减法中位移-折减系数关系曲线中的突变点,引入有序聚类分析方法,以确定安全系数。首先介绍了强度折减法,指出了目前确定安全系数的各种失稳判据存在的问题。鉴于系统模式在突变破坏点前后发生了变化,特别是位移和塑性应变急剧增大,尝试用有序聚类分析法找出该突变点。针对常规Fisher最优分割法不适用于渐进趋势,结合“回归类”聚类思想,将拟合的一次多项式作为聚类中心,残差平方和作为回归类直径,建立起新的有序样品回归类聚类方法。利用该法将位移-折减系数序列分为稳定段和失稳段,从而确定突变点,采用对应的折减系数作为系统的安全系数。用该方法对澳大利亚计算机应用协会(ACDAS)的经典边坡考题EX1(a)进行了研究,计算出的安全系数和Flac3D内置强度折减模块(Solen fos)的计算结果一致,证明了方法的可行性。最后,在基础上建立了更方便实用的系统稳定状态的判别式。     

数据挖掘中聚类算法比较研究

聚类算法是数据挖掘中的核心技术 ,虽然聚类算法已被广泛深入的研究 ,但其应用在数据挖掘领域时间不长 ,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法 ,但这些算法仅适用于特定的问题及用户 .为了更好的使用这些算法 ,综合提出了评价聚类算法好坏的 5个标准 ,基于这 5个标准 ,对数据挖掘中近几年提出的常用聚类方法作了比较分析 ,以利于人们更容易、更快速的找到一种适用于特定问题的聚类算法     

采用机器学习的聚类模型特征选择方法比较

针对机器学习聚类模型在特征选择时存在的问题,首先,对特征选择在聚类模型中的适用性进行分析并对其进行调整和改进.然后,基于R语言中的递归特征消除(RFE)特征选择方法和Boruta特征选择方法进行特征选择算法设计.最后,应用聚类内部有效性指标,对在线品牌忠诚度聚类模型优化结果进行分析,进而对特征选择方法进行比较研究.结果表明:Boruta特征选择方法更具优势.     

利用灰色聚类法评价大同县地下水水质

通过白化权函数以及灰色聚类权的计算,得到聚类系数,从而对观测对象进行分类,构建了基于灰色聚类法的评价指标体系.以山西省大同县地下水水质监测资料为基础,依据国家地下水环境质量标准,评价了地下水水质,并分析了主要污染物的成因.结果表明,在所有监测点中,水质达到质量标准Ⅲ类水及更高要求的占46％,水质不达标占54％.研究结果比较客观地反映了当地地下水质量的类别,可为地下水的科学合理的开发利用提供依据.