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1.
基于灰色聚类决策的水质评价方法   总被引:34,自引:1,他引:33  
灰色聚类决策是将收集到的分散信息,通过白化函数和灰色聚类权值的分析计算,生成灰色聚类矩阵,以此对研究对象进行分类,在论述灰色聚类方法原理的基础上,以某市水质评价为实例,探讨了灰色聚类决策在水质评价中的应用,并用VB语言编制下水质评价程序,该方法及其软件可对不同水体进行水质评价,评价结果客观地反映水体水质状况与类别,克服了单因素评价易受个别因素影响的缺陷。  相似文献
2.
四种水质综合评价方法的比较   总被引:32,自引:0,他引:32  
将人工神经网络技术运用于水质评价,建立了地面水环境质量综合评价的BP网络模型和Hopfield网络模型,并与水质综合评价方法中经典的模糊综合指数法和灰色聚类法进行了比较,结果表明,BP网络是四种方法中的首选。  相似文献
3.
基于核方法的模糊聚类算法   总被引:31,自引:0,他引:31  
将核方法的思想推广到模糊C-均值算法,构造了基于核函数的模糊核C-均值算法,使其能够聚类非超球体数据、被噪声污染数据、多种模式原型混合数据、不对称数据等多种数据结构,并指出一阶多项式模糊核C-均值算法等价于模糊C-均值算法.人工和实际数据的实验结果表明,与模糊C-均值算法相比,模糊核C-均值算法在多种数据结构条件下可以有效地进行聚类。  相似文献
4.
基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割   总被引:21,自引:0,他引:21  
将遗传算法(GA)与模糊C-均值聚类算法(FCM算法)相结合,并运用于图像分割,以期解决标准FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码,然后依据FCM算法的目标函数建立适应度函数,在适当的交叉率和变异率下,最终实现了基于遗传模糊C-均值算法的图像分割。考虑在一维图像分割特征向量情况下,通过引入直方图统计特性,实现了遗传模糊C-均值算法的快速运算,最后,运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证,并与标准FCM算法进行了对比,分割实验表明了本方法比标准FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。  相似文献
5.
灰色理论在环境质量评价中的应用与完善   总被引:20,自引:0,他引:20  
针对目前应用灰色理论(灰色聚类法,灰色关联度法与灰色局势决策法)评价环境质量所出现的分辨率不够的现象,由于污染因子不同,其标准值不同,对环境质量的影响不同以及考虑到下(上)一级别的值域对上(下)一级的权重彼此都有贡献,提出了采用加权与“大于其上一级别之和”的两点修正建议,并将完善后的这几种方法用于环境质量评价中,与改进层次分析法比较的结果表明,分辨率有所提高,评价结果更接近于客观实际环境.  相似文献
6.
群组AHP权重系数的确定   总被引:20,自引:0,他引:20  
目的 研究群组层次分析法(The Analytic Hicrarch Process,简称AHP)中专家权重系数确定的新方法。方法 采用聚类分析原理和方法,将专家个体排序向量进行分类,根据分类结果确定专家权重系数。结果和结论 采用该方法确定群组AHP中专家权重系数,操作方便实用,结果比较客观。  相似文献
7.
多传感器信息融合及其在工业控制中的应用   总被引:18,自引:0,他引:18  
综述了多传感器信息融合(MSIF) 的理论和技术,从工业应用出发给出了一种MSIF的结构,讨论了ART- 2 神经网络在MSIF中的应用,提出了聚类融合控制的思想和一种基于MSIF的控制系统结构。  相似文献
8.
基于灰色聚类法的生态工业园区评价   总被引:14,自引:0,他引:14  
生态工业园是一种新型的可持续发展模式,是生态工业学和循环经济理论在实践中的运用,建立一套生态工业园区的评价指标体系和评价模式对推动生态工业园区的完善和发展具有重大的意义.在对生态工业园区调查研究的基础上,采用专家咨询法建立了生态工业园区的评价指标体系.再根据调查研究和资料分析法确定了评价指标体系的相关标准.并以建立的生态工业园区评价指标体系及其标准为基础,利用灰色聚类方法对生态工业园区进行科学的分析和综合评价.  相似文献
9.
基于模糊模式识别的径流特性分析   总被引:13,自引:3,他引:10  
为了探讨河流天然径流的演变规律,引入模糊模式识别的理论和方法对流量序列进行研究,给出了基于模糊聚类的径流丰枯特性分析的方法;在对径流丰、中、枯聚类基础上提出了基于模糊模式识别的多维丰枯周期特性分析方法。以嘉陵江支流白龙江下游的三磊坝水文站多年月平均流量数据为例,得出了该站径流各年的丰枯特点、丰枯周期及相应的隶属度。该方法的多维径流特性分析结果与分析尺度和数据维数有关。  相似文献
10.
提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法。通过计算样本之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联。同时将样本之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面。利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使样本之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类。克服了聚类有效性对样本分布的依赖性;同时,增加了聚类的灵活性和可视化。该方法在性能上较经典的模糊聚类算法有一定改进,具有较好的聚类效果和较快的收敛速度。仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性。  相似文献
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