用模糊聚类进行心电图的自动识别

本文用模糊聚类分析法建立了一个对心电图进行自动诊断分析的数学模型,构造了一个较为准确地反映心电信号相关情况的相关系数公式。如果前级接上自动测试系统(ATS),该系统则可能用于心电图的实际诊断和评判。     

基于模糊聚类判别的挖掘机器人行为控制

为实现挖掘机器人的自主挖掘,构建了适合挖掘机器人的行为控制体系结构.以挖掘行为作为基准,用状态流模型实现挖掘目标、挖掘任务、挖掘行为的逐层分解.采集目标图像、机械臂倾角及液压缸压力信号,作为状态流行为状态之间触发转换的事件或条件.针对挖掘中遇到的沙土物料、表面块状物料、块状物料埋于沙中3种挖掘环境,综合视觉定位信息、压力及倾角信息,通过模糊聚类判别后,触发挖掘动作状态流模型,有区别地自主处理挖掘中遇到的不同情况.最后通过控制挖掘动作,实现自主挖掘目标.     

用模糊聚类分析法对VA菌根真菌进化关系的初步探讨

选取１５个形态学特征,用模糊聚类分析法对ＶＡ菌根真菌的进化进行了初步研究,结果发现：ＶＡ菌根真菌的６个属可以聚为两大类群,无梗孢囊霉属（Ａｃａｕｌｏｓｐｏｒａ）和内养囊霉属（Ｅｎｔｒｏｐｈｏｓｐｏｒａ）是分化较早,两者平行进化的一个类群;球囊霉属（Ｇｌｏｍｕｓ）,硬囊霉属（Ｓｃｌｅｒｏｃｙｓｔｉｓ）,巨孢囊霉属（Ｇｉｇａｓｐｏｒａ）和盾巨孢囊霉属（Ｓｃｕｔｅｌｏｓｐｏｒａ）是起源于一个象球囊霉（Ｇｌｏｍｕｓｌｉｋｅ）的共同祖先的另一个类群,在这个类群中,球囊霉属与硬囊霉属之间的分化较晚,亲缘关系较近,巨囊霉属和盾巨孢囊霉属是平行进化的     

基于半监督判别最大熵模糊聚类算法

为了解决大量高维数据分类的问题,给出一种基于半监督判别最大熵模糊的聚类算法.该算法不仅继承了已有FLDA-MEFCA算法的降维优势,而且可以充分利用监督信息来提高聚类性能.实验证明该算法的总体性能优于最大熵模糊聚类算法、FLDA-MEFCA和经典FCM类算法.     

基于模糊Bayes-Gauss判别法的遥感影像的聚类

针对Fisher线性判别法和传统的Bayes判别方法在遥感影像聚类问题研究中存在的不足,提出一种以隶属度代替先验概率的模糊Bayes-Gauss聚类算法,并将此算法应用于真彩色(RGB)图像中的草地、道路、裸土地和建筑物的聚类.实验结果表明,本算法在聚类中与Fisher线性判别法和传统Bayes判别法相比,具有精确度较...     

基于模糊C聚类对城市宜居性的综合评价

针对宜居城市的评价,选择影响城市宜居性的主要显著指标,运用主成分分析和模糊C均值聚类分析等方法,分别建立主成分分析和模糊C均值聚类模型,运用SPPS、Excel、Matlab等软件编程求解,得出结论:影响指标之间的相互承载关系并抽取其中主要影响成分;查阅统计年鉴获得宿迁、连云港、宿州、商丘、济宁、枣庄、徐州、淮北这八个城市的各项指标数据,通过模糊C均值聚类,将其划归为三种宜居城市类型并做Friedman检验;最终建立一套完整的宜居城市评价体系.     

模糊聚类分析法及其应用

本文给出了模糊聚类分析法在模糊管理决策中应用的一般步骤及应用实例。     

基于模糊聚类分析的城市综合竞争力聚类

构建了城市综合经济实力、城市基础设施建设、社会公共设施建设和城市资源环境建设共4个维度的综合评价指标体系,利用模糊聚类分析方法对我国15个副省级城市的城市综合竞争力进行聚类分析。     

模糊综合评判的系统聚类算法研究

对于数量较大、维度较多、较为复杂的聚类对象,系统聚类较为复杂; 而模糊综合评判聚类方法聚类结果不够准确,其个数难以控制。为此,提出基于模糊综合评判的系统聚类算法,该方法对较为复杂的、由多种因素制约的事物或对象进行模糊综合评判处理,提取对象的整体特征,运用系统聚类对其进行聚类分析。最后通过对5 个班级的多次考试成绩进行了聚类分析,验证了该算法的有效性。实验结果表明,该方法具有准确性、整体性、可操作性以及简略性等。     

模糊灰色聚类法在蔗渣燃烧结渣倾向性中的判别应用

为判别蔗渣在燃烧过程的结渣倾向性,文中对蔗渣制灰进行了X-射线荧光分析(XRF),然后基于XRF的元素分析结果,分别采用单一指标判别法与模糊灰色聚类法对蔗渣结渣的倾向性进行判别,并对判别结果与实验结果进行了比较分析。结果表明,单一指标判别法并不能很好地反应蔗渣结渣的倾向,而模糊灰色聚类法则能较好地判别蔗渣结渣的倾向,判别结果与实验结果(严重结渣)吻合,证实模糊灰色聚类法对生物质蔗渣结渣倾向判别的有效性。研究结果可为生物质燃烧结渣倾向判别方法提供参考。     

基于模拟退火原理的模糊C-均值聚类在证券市场中的应用

通过将模拟退火技术与模糊C-均值聚类相结合,提出了一种新的具有全局优化的模糊C-均值聚类算法,用于解决一般动态聚类方法中聚类结果对初始中心的敏感性问题。利用该方法,对上证50指数分类,并对分类结果的特征进行了分析。仿真结果表明该方法是一个具有全局最优解聚类方法。     

块段体地质条件综合分类的模糊聚类应用

根据“等性块段法”的基本思想，提出了块段体的概念、地质条件模型以及比较合适的类别划分标准。并应用模糊聚类分析法对具体块段体地质条件进行综合分类，从而对煤层地质条件给予了评价，为采矿设计的采区划分、回采工艺选择等提供了依据。     

模糊聚类分析法

本对模糊聚类分析方法进行分类,总结聚类分析的步骤和方法,并举例说明其应用。     

半监督模糊聚类及其应用

提出了一种拓展的半监督模糊聚类模型,给出求解这个模型的迭代公式.这种半监督聚类能够合理、有效地利用部分已标识样本的类别信息对未标识样本产生影响,从而提高半聚类算法的聚类效果.其隶属度和聚类中心的迭代公式具有和FCM算法一样简洁的表示.在黄瓜数据集上的聚类分析表明,新提出的半监督聚类优于未改进的两种半监督算法、FCM算法和线性判别方法.     

基于改进模糊C均值聚类算法的城市道路状态判别方法

针对传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法与阈值法两种交通流状态判别方法在适用性上的不足,通过分析交通流数据的分布特征,以各状态数据的离散性变化差异作为参考进行状态的划分,在FCM算法的基础上加入历史先验数据与后验概率进行初始聚类中心的优化;并将传统欧氏距离替换为对多维度数据之间变化关系与空间分布更加敏感的马氏距离进行算法改良,使交通状态判别结果更加接近实际交通运行状况;并用实验数据进行算法验证,验证了方法的稳定性与结果的有效性,判别结果与数据表现也更加接近。     

利用聚类分析法对我国淡水鱼类分布区划的初步探讨

在ALGOL-J_(121)电子计算机上对我国淡水鱼类区划(李思忠,1981)的亚区间进行了聚类分析运算,方法参考Андреев及Решетппков(1981).计算了亚区间内含度.所得不同r值的几何图所表明我国淡水鱼类亚区间的扩布趋向,与以往鱼类学者根据地史及古鱼类研究结果基本相似.但在20个亚区间的聚类谱系图则表明与李氏的区划方案有一些明显的差别.文中提出了这些差别的讨论,本文的结果也为进一步了解我国淡水鱼类的分布规律提供了一个依据.     

自适应的模糊谱聚类算法在文本聚类中的应用

传统聚类算法如k-means算法存在对样本空间形状敏感、一个样本点只能严格属于一个聚簇、需要人工指定聚簇数目等不足,这些不足之处都限制了文档聚类质量的提升。现有的模糊谱聚类算法只能解决前两个问题,而对于聚簇数目的自动确定却无能为力,因此本文提出一种自适应模糊谱聚类算法,该算法在模糊谱聚类的基础上引入自适应算法,解决聚类数目需要人工指定的问题。实验表明,将该方法用于文本聚类中可以取得较好的效果。     

基于模糊聚类和信息熵的综合评价算法

针对目前综合评价技术存在的主旨不相协调、忽略了简洁性与有效性问题,在分析已有算法的基础上,提出了一种基于模糊聚类和信息熵的综合评价算法,该算法有针对性地克服了原有评价算法的缺陷,具有较好的实用性,最后通过实际数据对该算法的有效性进行了验证.