基于语义数据模型的木材识别方法

在分析木材识别传统方法的基础上，应用语义学原理对木材识别特征进行聚类分析。利用语义数据模型方法把对象属性进行分解及组合，把属性域分为名称型、程度型、数值型和描述型，对属性域进行系统化、数字化和图形化。采用图形灰度表示取值概率和判断概率，建立并应用木材识别语义数据模型，以提高木材识别智能化程度。经检验，该方法快速、准确，具有较强的模糊识别能力。     

造船系统中间产品聚类分析法

对中间产品的分类成组是实现中间产品定置、专业化生产的前提条件，但现有的分类方法大多是定性的。应用聚类分析方法实现了中间产品分类成组的定量化，介绍了中间产品特征的数字化方法、相似度的表达及聚类分析的一般步骤与算法。对几个典型的部件分类成组的结果表明，聚类分析方法是可行的。     

非标设备设计的多维系统化问题研究

论述非标设备的多维系统化设计以及基于多维系统化设计若干设计方法的发展应用.从实践中发现,设计问题是非标设备开发经常出现的问题,设计与非标开发的其他环节紧密联系.结合产品生命周期和项目管理等理念,发展了传统系统化设计,提出多维度的系统化设计.多维系统化设计不仅对设计工作进行系统化分解,还将设计作为一个单元作系统化延伸,基于产品生命周期系统化考虑客户潜在需求和其他与设计相关要求,对设计要求进行多层次系统化分解,建立以设计为核心的系统化协作机制.多维系统化设计可以兼容多种设计方法,并使这些设计方法结合多维系统化的思想发展应用,以虚拟制造设计、标准化设计为例等说明一般设计方法基于多维系统化设计的发展应用.     

多年径流过程描述的周期模糊聚类分析

本文根据年径流序列可能存在的多年周期特性，应用方差分析及软划分聚类分析法，提出了多年径 流过程描述的周期模糊聚类分析方法，使得多年径流过程的选择建立在严格概率统计与聚类分析的基础 上。     

基于聚类分析的科技三项费用投入评价与分析

文章根据科技三项费用投入现状和变化趋势，运用系统聚类分析的理论和方法，提出了安徽省科技三项费用投入评价模型，对“八五”以来，安徽省科技三项费用投入情况进行了分析。在此基础上，应用这个模型，对实例进行了聚类分析和评价。结果表明，这种评价方法是合理的。     

数理统计方法在地名研究中的应用——以江苏村镇命名类型区域划分为例

应用数理统计方法，进行地名的区域划分和分析，克服了传统定性分析的主观性和随意性，使地名的研究更具科学性和系统化     

基于传递闭包的教材预订算法研究

教材预订是教材管理中很重要的问题之一．将模糊聚类分析方法应用于教材预订中，为教材预订提供了一种新的手段．介绍了模糊聚类分析的概念，几种常用模糊聚类法的优缺点；用传递闭包法设计了教材预订算法，实际应用效果良好．     

数理统计方法在地名研究中的应用

应用数理统计方法，进行地名的区域划分和分析，克服了传统定性分析的主观性和随意性，使地名的研究更具科学性和系统化。     

关联规则和聚类分析在个性化推荐中的应用

提出了两种应用访问页面关联规则和访问模式聚类分析结果相结合进行个性化推荐的方法,即将聚类分析作为关联规则的预处理和将关联规则和聚类分析互补使用,并与单独应用访问页面关联规则或访问模式聚类分析结果进行个性化推荐时的推荐测度进行了比较·实验表明,将聚类分析作为关联规则的预处理的推荐方法可以显著地提高推荐的准确率,而将关联规则和聚类分析互补使用的推荐方法具有较高的推荐覆盖率·同时发现将聚类分析和关联规则结合使用并不能同时改善推荐的准确率和覆盖率·     

教师教学水平的多元分层评估模型

应用聚类分析与主成分分析方法，给出了一个多元分层评估模型，并且给出了一个教师教学水平评估的应用实例，结果表明，该模型较通常的评估方法更能反映评估对象的本质特征．     

测试井数据资料的数据清洗技术研究

针对测井和试井资料中存在数据质量的问题,提出了一种基于聚类分析和神经网络预测技术的数据清洗新方法。该方法首先检测测试井数据中存在空缺项的记录数据,对无空缺数据项的记录数据采用模糊聚类分析技术进行数据分类,再对各类数据分别进行蚁群聚类分析和神经网络学习并矫正噪声数据。将该数据清洗方法运用到试井分析中进行检验,取得了良好的效果。为提高测试井数据质量进行正确的解释评价提供了保证。     

小波变换的多分辨率特性在聚类分析中的应用

依据国内外的最新研究成果,对利用小波理论实现聚类分析进行了研究,给出了运用小波变换的多分辨率特性实现聚类分析的实现方法,并通过实例验证了该方法和技术的可行性,从而为此技术的广泛应用提供了依据.     

聚类算法在电信客户细分中应用效果的对比研究

聚类算法是数据挖掘中的一个重要研究领域,是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法．目前其研究已深入到数据库、数据挖掘、统计等领域并取得了很大的成绩。但是由于聚类算法的多样性,使其在很多行业应用中有着不同的应用效果,基于此。本文通过聚类算法三种指标的比较,给出了一种聚类方法应用效果评估的方法．该方法结合电信的案例应用与K-Means、SOM、BIRCH等聚类方法结果的分析,最后得出K-Means方法在电信客户细分中的应用优越性．     

浅谈在采煤方法评价中定权灰色聚类分析的应用

灰色聚类在采煤评价中具有重要的作用,不同地区的环境不同,采用的方式就完全不同,需要改进评价的技术指标,对定权灰色聚类进行分析。阐述了定权灰色聚类分析的概念,结合煤矿采煤评价的实例,探讨了定权灰色聚类分析在采煤方法评价中的应用。     

灾害损失评估的灰色聚类分析

基于灰色系统理论,阐述了灰色聚类分析的基本原理和求解过程,论述了白化函数的物理意义,并结合新疆“９６．７”特大暴雨洪水受灾地、州、市实际灾害损失,进行了定量化灾情损失评估和灾害等级划分,得出新疆“９６．７”特大暴雨洪水中各受灾地、州、市的果类系数和灾度等级表。其结果与实际情况相吻合,表明灰色聚类分析是解决灾害等级划分问题的一条有效途径。     

产品模块化设计方法的研究

产品模块化设计方法作为一种新的现代设计方法,它主要是通过综合考虑零部件之间存在的功能相关性、几何相关性和物理相关性等建立产品的原始矩阵,然后应用模糊数学中的模糊聚类分析方法对其划分,并且按不同水平的阈值得到一个动态聚类树,最后根据需求形成模块.以二级圆锥齿轮减速器为例,阐述了该方法的应用.     

巷道围岩移近量神经网络预报模型——巷道围岩稳定性的聚类分析

在运用误差反向传播(BP)神经元网络确定巷道围岩稳定性判定各特性指标权重的基础上,采用自适应共振(ART)神经元网络对巷道围岩稳定性的聚类分析问题进行了研究.结果表明,神经元网络是用于解决采矿工程中权重评价、模式聚类问题的有效方法,对于解决采矿工程中相关问题有着广泛的应用前景.     

演化聚类在离散制造业质量管理中的应用

针对离散制造业质量管理系统中维度高,且存在较多一致性数据的情形,设计了一种基于信息论中的信息熵,即互信息的改进聚类算法。通过实验分析,采用改进的聚类算法可有效提高聚类的正确率,并且通过演化聚类理论和方法的应用可对离散制造业质量管理提供有效的决策参考信息。     

基于Hyperlink聚类的网页分类研究

研究并提出了基于Hyperlink聚类的分类算法,它不需要分析Web文档内容,只根据Web图来聚类,算法性能比传统文本分类方法有很大提高,大大增强了网页分类的能力和效率,适合于海量网页分类,实验表明基于Hyperlink聚类的分类算法,应用于Web文档信息分类,比传统的文本分类方法更加有效。     

基于灰色聚类的组合预测单项模型选择

建立组合预测模型关键是单项预测方法的筛选,本文将采用灰色聚类分析方法对单项预测模型组进行筛选.首先依据所研究的实际问题,建立多个单项预测模型,然后计算每一个单项预测方法的点拟合相对误差,最后再利用这些数据,借助灰色聚类方法实行对比评估,构建组合预测模型需求的各个单项模型,以增强该模型预测的准确性.应用实例的分析表明该方法是可行的和有效的.