聚类方法在江苏省区域经济分析中的应用

在2007年江苏省经济发展统计数据的基础上,运用SPSS软件,通过聚类的分析方法,将江苏省52个市县的数据进行分析归类,以求在处理实际问题中有所依据。     

投入产出分析方法在区域经济预测分析中的应用

就投入产出分析方法对区域经济预测分析、建立投入产出模型作一些应用方面的探讨。     

模糊聚类分析法在炼钢中的应用

尝试用模糊聚类分析法处理氧气转炉复吹工艺试验数据,证明底部供气强度对炉渣氧化性及脱磷、脱硫能力有不容忽视的影响,并得到它们之间的定性关系。     

模糊聚类在西部省区经济发展状况分类中的应用

依据2005年和2006年的有关经济统计数据,采用主成分分析与模糊聚类相结合的方法,对我国西部12个省区的经济发展状况进行模糊分类,初步划分出8种具有不同经济发展状况特征的类型。该方法比传统的聚类方法灵活,可以根据不同的要求获得不同的聚类结果,而且分析结果更贴近我国西部经济社会的实际情况。     

经济控制论在区域经济开发项目决策中的应用

本文提出了经济控制论在区域经济开发中能实际应用的一种智能行为和决策分析相结合解决问题的“综合控制”模式;同时,为适应环境在多目标决策方法上把多目标决策优序法开拓为多目标决策加权优序法,项目选择。     

模糊聚类层次分析法在建筑施工安全评价中的应用

模糊聚类层次分析法是一种引用模糊数学解决聚类时的模糊信息问题,并运用层次分析法赋予指标权重的安全评价方法。运用此法对建筑施工企业评价可以从全局和总体上把握各分公司的安全状况,从而有针对性的进行分类指导。通过典型实例介绍了该方法的基本原理、步驟和用法。     

两阶段模糊c-均值聚类算法及其应用

针对模糊c-均值算法对初始值敏感、收敛结果易陷入局部极小值的缺点,提出了两阶段模糊c-均值聚类算法.首先通过恰当的贴近度(满足相似相近性)估计分类数,选取初始聚类中心;然后通过模糊c-均值算法进行聚类,最后对所得的聚类中心采用逻辑斯谛型的灰色模型进行预测.由于聚类中心具有统计特征,因此较好地克服了样本间的随机误差,灰色逻辑斯谛模型较好地克服了每个样本内误差.采用上述方法对全国30个省市农村居民年收入进行了分析和比较,得出了具有参考价值的结果.     

模糊聚类分析法在农业生产上的应用

农业结构层次较多,在部门与部门之间及部门内部,存在着自然、经济、技术三者的相互关系,也存在着必然的生态联系,这种联系没有确定的界限,也不可能用传统的微分方程去求得。农业生产千差万别,大自然变幻无常,能不能找出一点规律性的东西?为了在这错综复杂的关系中,对资源的开发利用作出决定,对农业分区进行定位、定量分析,对农业结构调整作一些初浅的探讨,我们依据现有的资料,克服传统计算方面的困难,按照农业结构中12个主要因子,对贵州省黔西县91个乡镇进行了模糊聚类分析。其大体步骤     

中国区域经济差异下寿险需求的评价和预测——Kuznets 曲线和聚类分析法的运用

为了尽可能准确地评价及预测我国寿险业的发展,尝试从两个崭新的角度对中国寿险市场需求和经济水平之间关系进行分析.首先以寿险收入弹性为切入点,以经济水平和寿险收入弹性之间关系呈Kuznets 曲线特征为理论假设前提,建立寿险需求S曲线模型;其次将全国按经济发展特征分为三大区域,将它们近5年内的短期和长期收入弹性为检验样本评价模型的预测准确度,最后分别预测各经济区域未来的寿险需求,进而得到全国的总需求量预测.     

应用模糊聚类法对我国大型区域编组站布局的研究

编组站作为铁路枢纽内重要的运输设备,其规划与布局是否合理、设备规模是否适应路网货物运输需求,对于保证实现全路合理的车流组织方案,路网车流顺利输送,适应各方向车流波动和路网车流调整具有重要的作用。通过应用模糊聚类分析法对于各个编组站在不同情况下所具有特征的归属性进行了定量分析,对编组站进行了区域性的划分和定位,并对大型铁路枢纽在路网中的功能作用进行了定位,提出了其合理的规划布局。     

我国全要素生产力的模糊软分类

我国的每个省、直辖市由于受各种不同因素的影响，因而经济发展不一样。文中采用软计算方法中的模糊等价关系、F-统计量和软分类规则对我国31个省、直辖市的经济进行分类，分类结果为三类。     

大学生素质评价的模糊聚类分析

针对学生素质评价工作．提出新的指标体系，并利用模糊聚类分析方法组建一个数学模型，讨论了大学生的排名分类问题．为大学生的素质评价提供了一个较好的选择．     

一种基于概念相似度的文本模糊聚类方法

文本挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域。基于形式概念分析和概念相似度,给出了一种新的文本模糊聚类方法。该方法不仅考虑了关键词之间的语义关系,而且通过非距离计算得到模糊相似矩阵。可根据不同要求,得到不同的聚类结果,具有较好的灵活性。最后通过实例,说明了给出算法的可行性。     

基于模糊聚类分析的织物质量分级方法

织物性能的分类、分级信息是纺织品质量评估的直观表述。在织物客观评估的基础上，提出了基于减法聚类与模糊C-均值(FCM)聚类的集成方法用于纺织品质量评估分析。该方法以减法聚类算法得出的样本的最佳分类数为基础，用FCM聚类算法得到具体的分类结果。将聚类中心的特征值之和定义为分级指数，进一步用于解决织物质量的分级问题。通过对法国鲁贝高等纺织工程学院自织的43块棉针织物的分析，证明了以上方法在处理纺织品质量分类、分级问题中的有效性。     

基于最大树法和模糊C-均值算法的聚类分析

对工程上常用的最大树法和模糊C-均值算法的聚类结果进行比较,从算法本身角度分析了其聚类结果的相似和不同之处。通过仿真验证:最大树法比较适合于低维的小样本集;模糊C-均值算法不仅适合于低维的小样本集,而且也适用于团状的、每类样本数相差不大的、类与类间有交叠的高维大样本集,更便于计算机上编程实现。     

一种模糊聚类的快速算法

现有模糊聚类算法存在运算量大,速度慢等特点,限制了模糊聚类的运用,在对模糊相似矩阵和模糊等价矩阵的性质研究后,提出了一种模糊聚类的快速算法,以减少运算量,提高运算速度。实验证明,新的算法运算量减少约一半,速度达到传统的模糊聚类算法的2．4倍左右。     

长三角城市经济发展的模糊聚类分析

以长江三角洲地区15个城市作为评价单元,选取2001年的相关数据,在MATLAB平台上,通过模糊聚类分析方法,依据土地面积、年末人口、GDP、财政收入、人均GDP、第一产业占GDP的比重、第二产业占GDP的比重、第三产业占GDP的比重、固定资产投资额、出口额、实际利用外资额、社会消费品零售总额、农民人均纯收入和城镇居民人均可支配收入等反应城市综合实力的主要指标对各城市进行归类,根据模糊聚类分析结果,把长江三角洲地区15城市经济发展综合实力划分为三个层次,第一层次:上海、苏州、杭州、无锡、宁波和南京;第二层次:常州、嘉兴、镇江和绍兴;第三层次:扬州、南通、泰州、湖州和舟山.提出长江三角洲地区在发展过程中应加强城市合作,提高第三层次城市的综合实力,促进一体化发展;改造传统产业,改善经济发展不平衡现象;加快发展第三产业以增加城乡居民的收入.     

模糊聚类分析在环保测评中的应用

给出了模糊聚类的基本思路，确定了模糊统计量的步骤，讨论了模糊传递闭包的等价性。根据绵阳市的气候环境观测资料，用模糊聚类分析方法对绵阳市的气候环境作了初步分析，应证了模糊聚类分析在环保测评中的作用。     

语音识别中基于模糊聚类分析的参数聚类

为减少语音识别中声学模型的参数量,提高参数训练的鲁棒性,基于声学决策树结构,提出利用模糊聚类分析方法对模型参数聚类,包括高斯聚类和方差共享．对大词汇量汉语连续语音识别的实验结果表明：高斯模糊聚类使高斯数减少25％时,识别率提高了0．15％．进一步做模糊方差共享,当方差减少到初始模型的24％,与同样参数量的未进行聚类的模型相比,误识率下降了3．01％,证明了模糊聚类分析在语音参数聚类中的有效性．     

基于O型模糊关系的模糊聚类分析

本文首先证明了在O型模糊集的交、并运算分别是三角模和三角余模的前提之下，合理的有意义的交、并算子分别为∧和∨．在此基础上，我们讨论了利用O型模糊关系进行模糊聚类的意义及可行性。