灰色模糊聚类理论在干旱评价中的应用

应用灰色模糊聚类理论,分析了含有分区评价指标体系和考虑不同评价权重的分区优选问题.利用指标权重将评价指标联系在一起,在评价分区与理想分区关联度基础上进行灰色模糊聚类,实现分区优选,为区域干旱评价提供一种新的思路和方法.以迁安市为例,对迁安市的干旱程度进行综合评价,结果表明灰色模糊聚类分析法在区域干旱评价中是适用的.     

灰色关联分析法在聚类评估中的应用

聚类分析可以解决类与类之间的相似关系但不能解决同一类中优化排序的问题，而灰色关联分析法可有效描述因素间关系的强弱、大小和次序。将分析灰色关联分析法与聚类方法相结合，不仅能将一个混杂的集合进行分类，而且可对同一类进行比较排序。通过8艘作战舰艇实例，说明使用该方法的步骤，并与常规的聚类方法做出比较，说明该评估方法的特点和优点。     

基于遗传算法的动态模糊聚类基于遗传算法的动态模糊聚类

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。     

基于灰色聚类理论的建筑节能设计对造价的影响分析

设计阶段是工程建设的关键,设计方案的选择直接影响建筑节能与工程造价。由于建筑节能与工程造价的相关性,笔者发现在设计阶段存在一些影响因素既制约建筑节能又影响工程造价,本文将这些因素分为设计人员因素、建筑节能技术成熟度等六个一级因素,把灰色理论中的聚类分析法引入到节能设计方案中,分析其对造价的影响程度。通过构建灰色聚类模型,得出不同的建筑节能设计方案对造价的影响度,并用实例论证了该分析方法的可操作性和科学性。运用此模型方法,设计者能准确把握各影响因素对造价的影响程度,并根据工程实际情况进行合理优化设计,达到节能效果好造价低的理想效果。     

灰色聚类及其应用

运用灰色系统理论中的灰色聚类法对矿山通风防尘管理工作进行了灰色评价，指出灰色聚类法是一种灵活方便，综合性强的评价方法。     

基于模糊聚类的Web用户聚类方法与实现

提出了一种基于传递闭包的模糊聚类方法,并应用于Web日志聚类中,实验结果表明,该算法能够有效实现Web用户聚类,并且能够避免陷入局部最优解。最后与模糊C均值算法进行比较,并讨论了算法的运行时间和错分率。     

基于灰色聚类决策的沥青路面使用性能评价

灰色系统理论中灰色聚奥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．在应用灰色聚类决策的基础上，以某段公路沥青路面使用性能评价为例，讨论了灰色聚类决策在路面性能评价中的应用．     

基于灰色聚类决策的水质评价方法

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。     

基于灰色聚类模型的实验成绩评定

针对传统的灰色聚类模型中只考虑灰色聚类权而没有考虑属性重要性权重的问题,提出了综合灰色聚类权和属性相对重要性权重的改进灰色聚类模型.将该模型应用于实验成绩的评定,结果表明,基于改进灰色聚类模型的实验成绩评定能克服传统实验成绩评定中存在的非此即彼和标准统一划分的缺陷,同时指出了该方法的不足之处及解决的办法.     

一种软件成本估算方法的评价方法

为了对当前多种软件成本估算方法进行合理评价,从而选择最合适的方法,做出最精确的软件成本估算.采用基于模糊理论的综合评价方法,按照提出的软件成本估算方法的评价体系,对估算方法进行评价.该评价体系概括了估算方法应考虑的各方面,针对评价体系中的评价指标大多只能定性描述,采用模糊综合评价方法能充分考虑评价时的主观性与模糊性,因此评价结果更客观.通过实例研究,证明了该模糊综合评价方法可以有效地对估算方法进行评价,对软件开发项目实践有参考价值.     

基于免疫模糊聚类算法的电网抗差状态估计

提出了一种基于免疫进化模糊聚类算法的电网抗差状态估计方法。该方法首先计算出量测数据的标准残差h和相邻采样时刻量测值之差位,初步将量测数据划分为可疑数据和可靠数据。分别在0．5～1和1～1之间随机生成可靠数据和可疑数据的隶属度,形成初始分类矩阵,克服了整个分类矩阵在0-1之间随机生成的缺陷,并大大加快了算法的收敛速度。之后以rN和△z为特征值,应用免疫进化算法对分类矩阵进行模糊聚类,以获得各个量测量的良数据隶属度。依据各个量测量的良数据隶属度,进一步将量测数据划分入淘汰区、降权区、保权区进行状态估计。该方法能获得较高的抗差能力和状态估计精度,且数值稳定性较好。对IEEE14节点系统的算例仿真表明了该方法的有效性。     

基于动态模糊神经网络的产品成本估算

针对在产品方案设计阶段成本估算信息少且颗粒度大的问题，结合神经网络和模糊工程技术提出了动态模糊神经网络（DFNN），采用模糊推理的信息处理方法，在学习过程中隐层层数及维数根据规则不断变化，神经网络结构呈现动态.研究了动态模糊神经网络的学习过程、网络动态算法及模糊知识处理方法，建立了成本估算模型，并开发了基于动态模糊神经网络的成本估算软件，实现了利用产品方案设计信息自动进行成本估算.以挖掘机和液压油缸为例进行验证，结果表明该方法具有较强的信息处理能力，并提高了成本估算模型的柔性.     

工程量清单计价模式下的模糊相似优先比快速估价

随着建筑市场的逐步规范,实行工程量清单计价已成为必然。从工程量清单计价的基本原理出发,分析影响各个工程量清单专业工程及措施项目的造价因素,建立模糊相似优先比模型,选取与工程量清单专业工程及措施项目最相似的项目,最后组合最相似项目得到建筑工程造价,其特点快速、准确,减少了人的主观性,具有一定的科学性和可靠性。     

基于模糊核聚类的鲁棒性基础矩阵估计算法

提出一种基于模糊核聚类的鲁棒性基础矩阵估计算法。算法提取匹配点的余差作为特征,利用核函数将一维非线性可分特征映射到高维可分空间,在高维特征空间利用模糊均值分类将匹配点分为内点集和外点集;用高斯函数分别对已分类的内点集和外点集进行建模,定义并计算两类高斯分布的可分性判定值;判断该判定值是否收敛,如未收敛则以内点集作为初始值重新迭代计算。模拟数据和真实数据的基础矩阵估计实验表明,本文算法在计算效率和精度上均优于经典的随机抽样一致性算法。     

一种适于企业群体模糊综合评价的改进模型

从模糊综合评价初始模型入手，分析了初始模型的缺陷及前人对其进行的改进，认为改进后的模型仍不能很好地适应群体评价的需要．本文以改进的方法为理论依据，提出了一种适于企业群体综合评价的新模型，并举例说明．     

一种基于十八元语言值模糊相似矩阵的聚类方法

基于18元语言值格蕴涵代数,提出了语言值模糊集的语言值模糊相似度概念,给出平均语言值模糊相似度计算公式,并证明了其合理性;然后构建了语言值模糊相似矩阵、语言值模糊等价矩阵及语言值模糊矩阵的λ-截矩阵;最后提出了一种基于语言值模糊相似矩阵的聚类新方法,并给出了实例验证。     

高效的彩色图像塔形模糊聚类分割方法

这里提出了一种高效的基于模糊c均值(FCM)聚类的彩色图像分割方法,它利用塔形数据结构对彩色图像进行多层分割。通过对一个彩色图像的分割处理,结果表明,文中所用方法的计算时间仅是用FCM聚类算法而不用塔形进行分割下所需计算时间的十三分之一。     

基于模糊聚类分析的车辆优化调度

应用模糊聚类分析对物流配送需求点进行分类,建立了车辆调度问题的数学模型,将标准遗传算法与爬山算法集成,构造了一种改进的混合遗传算法。试算结果表明,对需求点分类后,应用遗传算法可有效解决联合物流模式的车辆调度问题。