灰色聚类在人力资源管理中的应用

介绍灰色聚类在人力资源管理中的应用 ,主要采用灰色聚类方法对企业中人员的素质进行测评 ,为企业人员决策做参考 ,用以减少实践中的主观因素的作用 ,因此对实践具有指导意义。     

灰色聚类在矿体可崩性评价中的应用

本文叙述了灰色聚类的基本方法及其在矿体可崩性评价中的应用,并对三个应用自然崩落法的矿山进行矿体可崩性的灰色聚类。结果表明,这种方法是可行的。与Laubscher地质力学分类法相比聚类结果比较符合现场实际。     

用灰色聚类法对铀矿井通风系统综合评判

灰色聚类，即区分聚类元素在聚类指标下的所属类别。铀矿井通风系统合理性的综合评判是一个外延确定而内涵不确定的问题，它属于灰色系统的范畴。本文提出了应用灰色聚类评判铀矿井通风系统合理性的一种方法，并用这种方法对抚州铀矿某矿井调整后前的通风系统合理性进行了评判。     

用灰色聚类法对铀矿井通风系统综合评价

灰色聚类,即区分聚类元素在聚类指标下的所属类别.铀矿井通风系统合理性的综合评判是一个外延确定而内涵不确定的问题,它属于灰色系统的范畴.本文提出了应用灰色聚类评判铀矿井通风系统合理性的一种方法,并用这种方法对抚州铀矿某矿井调整前后的通风系统合理性进行了评判.     

灰色聚类决策在露天采矿分期境界优选中的应用

本文阐述了灰色决策理论和灰色聚类决策的基本原理。针对露天采矿分期境界设计中用参数化函数法搜索所得的多个分期境界方案,提出了一种基于灰色定权聚类和白化权函数的灰色聚类决策方法,实现了露天采矿分期境界设计的灰色聚类决策,得出了分期开采的最优境界方案和可行境界方案。应用证明,该方法在露天采矿分期境界优选设计中是切实可行的,为确定矿山的合理开采境界提供了一种新的技术手段。     

基于SOM聚类和灰度TOPSIS评价法的岩爆预测

随着资源量的不断减少,采矿深度不断增大,岩爆发生概率也逐渐增大。为对岩爆等级进行精确预测,提出了一种聚类-关联度TOPSIS模型预测岩爆的方法。在综合分析岩爆产生条件的基础上,从应力、岩性、能量三个指标对样本进行归类处理,并将灰色关联度和TOPSIS评价法相结合。该方法可以通过自组织特征映射网络将样本准确分类,同时通过灰色关联度计算不同指标的权值,最后通过TOPSIS评价法对岩爆等级进行判据。该方法使得岩爆预测多信息融合更加客观,可操作性强。对比工程实例,发现SOM神经网络聚类-关联度TOPSIS岩爆预测法模拟计算与工程实例情况基本一致。     

灰色聚类与铀矿井通风系统合理性的综合评判

灰色聚类,即区分聚类元素在聚类指标下的所属类别,铀矿井通风系统合理性的综合评判是一个外延确定而内涵不确定的问题,它属于灰色系统的范畴,本文提出了应用灰色聚类评判铀矿井通风系统合理性的一种方法,并用灰这种方法对我矿某矿井调整前后的通风系统合理性进行评判。     

岩体分类的灰色聚类理论及应用

岩体稳定系统是一个灰色系统，文中阐述了用灰色聚类法研究岩体稳定性分类的基本原理和方法；并用此法研究了西石门铁矿区的岩体稳定性分类，取得了符合实际的结果。     

基于SOM神经网络聚类和灰度TOPSIS评价法的岩爆预测

随着资源量的不断减少,采矿深度的不断增大,岩爆发生概率也逐渐增大.为对岩爆等级进行精确预测,提出了一种聚类-关联度TOPSIS模型预测岩爆的方法.在综合分析岩爆产生条件的基础上,从应力、岩性、能量三个指标对样本进行归类处理,并将灰色关联度和TOPSIS评价法相结合.该方法可以通过自组织特征映射网络将样本准确分类,同时通...     

灰色聚类与铀矿井通风系统合理性的综合评判

灰色聚类,即区分聚类元素在聚类指标下的所属类别。铀矿井通风系统合理性的综合评判是一个外延确定而内涵不确定的问题,它属于灰色系统的范畴,该文提出了应用灰色聚类评判铀矿井通风系统合理的一种方法,并用灰这种方法对我矿某矿井调整前后的通风系统合理性进行评判。     

边坡稳定性的ISODATA模糊聚类分析

影响边坡稳定的因素复杂且具有随机和模糊特性,应用传统的定值分析方法,没有考虑到实际存在的不确定性,而利用边坡工种的失稳和稳定实例来建立模糊聚类模型,则可以考虑到多种因素的影响,计算分析表明,当利用该模型评价边坡稳定性时能取得较好的效果。     

改进的基于概化的概念构成聚类算法

基于概化的概念构成(Generality-based Concept Formation,GCF)是一种分类数据层次聚类算法,对GCF算法提出2点改进。首先,定义了一种新的基于条件概率分布的相似度度量,并用它替代原算法中的相似度,该度量将分类数据进行数值化处理,更精确地反映了数据间的相似程度。其次,提出相似度品质概念,给出了计算公式,相似度品质可与原算法中样本变异系数配合使用,共同确定概化水平。改进算法提高了聚类准确率,同时算法的时间复杂性保持不变。     

轴承故障的模糊聚类方法

介绍了模糊聚类方法的原理及FCM算法,并将它应用于少故障类别的轴承故障诊断中,取得了良好的效果,与神经网络方法相比,模糊聚类方法的实现只需少量样本,克服了神经网络方法需要大量样本来实现的瓶颈,实用性更强。     

多维数量关联规则聚类挖掘研究

根据旅游数据的特殊性,提出了多维数量关联规则聚类算法(MDQARC),并从挖掘库的生成、数值属性的离散化以及关联规则挖掘和规则聚类等方面设计了有效的算法,最后通过实验将MDQARC算法与C4.5算法进行了比较,证明了该算法可以提高运行效率。     

基于CLARANS的一种改进的空间实体约束聚类算法

本文引用新的方法对CLARANS算法进行改进,提出了一种处理空间实体约束的空间聚类算法SPOC,该算法在CLARANS算法的基础上,利用空间关系中的方向关系来选取新的中心对象,同时利用回溯的、非几何的方法求解障碍空间中2个空间对象间的障碍距离。实验表明这是一种非常有效的求解障碍距离的方法。     

基于网格密度的聚类算法研究

随着互联网以及计算机技术的不断发展,现实中所需要研究数据的数量不断增长,如何更好的将所要研究的数据进行有效划分,进而降低维度或者是降低数据量成为了数据挖掘研究的热点。针对传统聚类算法的缺点,提出了基于网格密度的聚类算法,能够提高数据运算速度并且有效解决了边界模糊的问题。     

构建单元制造的灰色聚类法

单元制造生产是现代制造技术中一种有效的生产管理方式 ,以零件组和制造单元为单位组织的生产 ,可以避免设备的重复动作 ,降低生产规划控制的复杂性 ,提高制造系统的运行效益。讨论了用灰色聚类法 ,构建单元制造 (CM)的一种方法 ,并通过实例说明了该方法的计算过程     

采动影响下建筑物损害程度的模糊聚类分析

在建筑物下采煤之前,需要准确预测和评价地下开采对地表建筑物的损害程度．在分析采动影响下建筑物损坏程度影响因素的基础上,结合建筑物采动损害典型实例,采用基于模糊等价关系的模糊聚类分析方法,对采动影响下建筑物损害程度进行了分类研究．研究结果表明：用模糊聚类分析方法评价建筑物的采动损害程度是可行的,其评价结果与实际符合较好,为建筑物采动损害程度的预测和评价提供了一种新的方法．     

采动影响下建筑物损害程度的模糊聚类分析

在建筑物下采煤之前,需要准确预测和评价地下开采对地表建筑物的损害程度．在分析采动影响下建筑物损坏程度影响因素的基础上,结合建筑物采动损害典型实例,采用基于模糊等价关系的模糊聚类分析方法,对采动影响下建筑物损害程度进行了分类研究．研究结果表明：用模糊聚类分析方法评价建筑物的采动损害程度是可行的,其评价结果与实际符合较好,为建筑物采动损害程度的预测和评价提供了一种新的方法．     

煤炭产业大型集团化和产业集群化的比较分析

大型集团化和产业集群化作为当前实现资源优化配置的两种主流组织模式,是提升煤炭富集区域及煤炭产业核心竞争力的有效手段。文章基于产业层面从异质性和同质性两个角度,从空间格局、资源配置机制、组织结构、内部联结纽带、组织属性、目的一致性、社会环境效益七个方面对大型集团化和产业集群化进行比较分析,认为二者可在一定时空结构下相互转化,并得出两者之间的进化演进关系,为煤炭产业发展的组织模式选择提供依据。